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many-body lattice hamiltonians
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使用深度神经网络构建量子多体系统的精确表示
我们开发了一种构造性方法来生成人工神经网络,代表大量多体格子哈密顿量的准确基态。它基于深层玻尔兹曼机架构,在其中,隐藏层的两层中介绍了可见层中的物理自由度之间的量子相关性。通过对物理和神经元自由度的配置进行采样,可以测量物理量,并获得基态的
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6 years ago
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