A machine learning approach to quantum spin chains

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Moraes, Luiz Felipe Costa de
Data de Publicação: 2019
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: eng
Título da fonte: Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF)
Texto Completo: https://app.uff.br/riuff/handle/1/11686
http://dx.doi.org/10.22409/PPGF.2019.m.40097380814
Resumo: O objetivo deste trabalho é apresentar um método computacional para determinar propriedades físicas de sistemas quânticos de muitos corpos. A abordagem proposta foi um método de Aprendizado de Máquina para lidar com imagens, onde a entrada é o Hamiltoniano do sistema desejado. Nós treinamos uma Rede Neural Convolucional VGG-16 para prever a energia do estado fundamental e o emaranhamento entre pares de partículas, tal como medido pela negatividade, para o Hamiltonianano de um sistema quântico de spins-1/2. Os resultados preveem com boa precisão os valores da energia e o emaranhamento entre pares. Particularmente, podemos reduzir a dimensão do Hamiltoniano antes que ele passe pela rede. O método pode ser generalizado para propriedades físicas arbitrárias
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description O objetivo deste trabalho é apresentar um método computacional para determinar propriedades físicas de sistemas quânticos de muitos corpos. A abordagem proposta foi um método de Aprendizado de Máquina para lidar com imagens, onde a entrada é o Hamiltoniano do sistema desejado. Nós treinamos uma Rede Neural Convolucional VGG-16 para prever a energia do estado fundamental e o emaranhamento entre pares de partículas, tal como medido pela negatividade, para o Hamiltonianano de um sistema quântico de spins-1/2. Os resultados preveem com boa precisão os valores da energia e o emaranhamento entre pares. Particularmente, podemos reduzir a dimensão do Hamiltoniano antes que ele passe pela rede. O método pode ser generalizado para propriedades físicas arbitrárias
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