Quantum multi-body problems using unsupervised machine learning
- 日時
- 2025年11月5日(水)15:00 - 16:00 (JST)
- 講演者
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- 内藤 智也 (東京大学 大学院工学系研究科 原子核国際専攻 特任助教)
- 会場
- セミナー室 (359号室) (メイン会場)
- via Zoom
- 言語
- 英語
- ホスト
- Lingxiao Wang
I will introduce the recent development of a method to calculate the (anti)symmetrized wave functions and energies of the ground and low-lying excited states using the unsupervised machine learning technique. I will also introduce the recent attempts to consider the spin-isospin degrees of freedom and extend them to the Dirac equation.
References
- Tomoya Naito, Hisashi Naito, and Koji Hashimoto, Multi-body wave function of ground and low-lying excited states using unornamented deep neural networks, Phys. Rev. Research 5, 033189 (2023), doi: 10.1103/PhysRevResearch.5.033189, arXiv: 2302.08965
- Chuanxin Wang, Tomoya Naito, Jian Li, and Haozhao Liang, A neural network approach for two-body systems with spin and isospin degrees of freedom, arXiv: 2403.16819
- Chuanxin Wang, Tomoya Naito, Jian Li, and Haozhao Liang, A deep neural network approach to solve the Dirac equation, Eur. Phys. J. A 61, 162 (2025), doi: 10.1140/epja/s10050-025-01630-5, arXiv: 2412.03090
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