소규모 $^4He_N$ 클러스터에 대한 심층 신경망과 변형 몬테카를로 방법 간의 시너지 효과

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Instituto de Física Gleb Wataghin, University of Campinas – UNICAMP 13083-859 Campinas – SP, 브라질

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추상

보스-아인슈타인 통계를 만족하는 파동함수 모델링을 위한 신경망 기반 접근 방식을 소개합니다. 이 모델을 작은 $^4He_N$ 클러스터(N 범위는 2~14개 원자)에 적용하여 바닥 상태 에너지, 쌍 밀도 함수 및 2체 접촉 매개변수 $C^{(N)}_XNUMX$를 정확하게 예측합니다. 약한 단일성. 변형 몬테카를로 방법을 통해 얻은 결과는 통계적 불확실성 내에서 정확한 것으로 간주되는 확산 몬테카를로 방법을 사용한 이전 연구와 현저한 일치를 나타냅니다. 이는 Bose-Einstein 통계에 의해 관리되는 다체 시스템을 조사하기 위한 신경망 접근 방식의 효율성을 나타냅니다.

소규모 $^4He_N$ 클러스터 PlatoBlockchain Data Intelligence에 대한 심층 신경망과 변형 Monte Carlo 방법 간의 시너지 효과. 수직 검색. 일체 포함.

주요 이미지: 원자 사이의 원자간 전위, 헬륨 클러스터의 양자 상태를 나타내는 인공 신경망 및 결과적인 이량체 파동 함수를 설명하는 만화.

► BibTeX 데이터

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