Instituto de Física Gleb Kataghin、カンピナス大学 – UNICAMP 13083-859 カンピナス – SP、ブラジル
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ボーズ・アインシュタイン統計を満たす波動関数をモデル化するためのニューラル ネットワーク ベースのアプローチを紹介します。このモデルを小さな $^4He_N$ クラスター (N の範囲は 2 ~ 14 原子) に適用することで、基底状態エネルギー、対密度関数、および 2 体接触パラメーター $C^{(N)}_XNUMX$ を正確に予測します。統一性が弱い。変分モンテカルロ法によって得られた結果は、統計的不確実性の範囲内で正確であると考えられる拡散モンテカルロ法を使用した以前の研究と顕著な一致を示します。これは、ボーズ アインシュタイン統計によって支配される多体システムを調査するためのニューラル ネットワーク アプローチの有効性を示しています。
人気の要約
注目すべきことに、変分波動関数を取得する際の我々の結果は、統計的不確実性の範囲内で正確な結果をもたらす確立された方法を利用した以前の研究と一致しています。この段階に到達すると、モデルはさまざまな量子現象と特性を包括的に調査できるようになります。たとえば、この機能により、クラスター内の原子間の量子相関の調査が容易になり、これらの相関がクラスターのサイズに応じてどのように変化するか、および系の量子の性質とサイズ依存の安定性に対するそれらの影響についての洞察が得られます。ニューラル ネットワークを介してこれらのシステムを記述することに成功したことは、これまでこれらのネットワークではあまり調査されてこなかった領域であるボソン系システムの調査におけるこのアプローチの有効性を強調しています。
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