A machine learning approach to quantum spin chains
Ano de defesa: | 2019 |
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Autor(a) principal: | |
Orientador(a): | |
Banca de defesa: | |
Tipo de documento: | Dissertação |
Tipo de acesso: | Acesso aberto |
Idioma: | eng |
Instituição de defesa: |
Não Informado pela instituição
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Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Não Informado pela instituição
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Palavras-chave em Português: | |
Link de acesso: | 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 |