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J-GLOBAL ID：201902250479877912   Reference number：19A0390931

Representing Quantum Many-Body States by Machine Learning

「人工知能と物理学」 機械学習を用いて量子多体系を表現する

Author (3)： NOMURA YUSUKE (東大 大学院工学系研究科) ,  YAMAJI YOHEI (東大 大学院工学系研究科) ,  IMADA MASATOSHI (東大 大学院工学系研究科)
Material： 日本物理学会誌
Volume： 74  Issue： 2  Page： 72-81  Publication year： Feb. 05, 2019 
JST Material Number： F0221A  ISSN： 0029-0181  CODEN： NBGSA  Document type： Article
Article type： 解説  Country of issue： Japan (JPN)  Language： JAPANESE (JA)

Thesaurus term： *Machine Learning ,  *many-particle system ,  *quantum theory ,  degree of freedom ,  many-body problem ,  wave function ,  neural network (biomodel) ,  *Boltzmann machine ,  Hamiltonian ,  expectation value ,  Entropy ,  Fermi system ,  variational principle ,  ground state ,  interaction ,  deep learning ,  *quantum many-body systems
Semi thesaurus term： entanglement entropy ,  深層Boltzmannマシン ,  artificial neural network ,  制限Boltzmannマシン

JST classification (1)： Statistical mechanics in general,many-body problems,etc.  (BA08010Q)

Reference (49)：

• 1) J. Carrasquilla and R. G. Melko, Nat. Phys. 13, 431(2017).
• 2) E. P. L. van Nieuwenburg, Y.-H. Liu, and S. D. Huber, Nat. Phys. 13, 435(2017).
• 3) K. Ch’ng et al., Phys. Rev. X 7, 031038(2017).
• 4) Y. Zhang and E.-A. Kim, Phys. Rev. Lett. 118, 216401(2017).
• 5) 大槻東巳,パリティ32(7), 52(2017).

Terms in the title (5)： 人工知能 ,  物理学 ,  機械学習 ,  量子多体系 ,  表現