Instituto de Física Gleb Wataghin,坎皮纳斯大学 – UNICAMP 13083-859 坎皮纳斯 – SP,巴西
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抽象
我们引入了一种基于神经网络的方法来对满足玻色-爱因斯坦统计的波函数进行建模。将此模型应用于小型 $^4He_N$ 团簇(N 范围为 2 到 14 个原子),我们准确预测了与以下相关的基态能量、对密度函数和两体接触参数 $C^{(N)}_2$弱单一性。通过变分蒙特卡罗方法获得的结果与之前使用扩散蒙特卡罗方法的研究表现出显着的一致性,在其统计不确定性范围内被认为是精确的。这表明我们的神经网络方法在研究玻色-爱因斯坦统计控制的多体系统时是有效的。
热门摘要
值得注意的是,我们获得变分波函数的结果与之前的研究一致,之前的研究利用既定方法在统计不确定性范围内产生准确的结果。一旦达到这个阶段,模型就可以全面探索各种量子现象和性质。例如,这种功能有助于研究簇内原子之间的量子相关性,提供有关这些相关性如何随簇大小演变及其对系统的量子性质和大小相关稳定性的影响的见解。通过神经网络描述这些系统的成功强调了这种方法在探索玻色子系统方面的有效性,迄今为止,这些网络很少探索这个领域。
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