专栏名称: 新智元

智能+中国主平台，致力于推动中国从互联网+迈向智能+新纪元。重点关注人工智能、机器人等前沿领域发展，关注人机融合、人工智能和机器人革命对人类社会与文明进化的影响，领航中国新智能时代。

【Nature重磅】清华段路明组发现深度学习和量子物理重要关联

新智元 · 公众号 · AI · 2017-09-24 12:12

正文

请到「今天看啥」查看全文

来源：Nature Communications & 清华大学交叉信息研究院
报道：闻菲

【新智元导读】 清华大学量子信息中心段路明教授和其博士研究生郜勋发现，深度神经网络和量子多体问题存在紧密关联，他们证明利用深度神经网络模型可以有效表示几乎所有量子多体系统的波函数，展示了神经网络和深度学习算法在量子多体问题研究中的巨大潜力，相关论文在Nature Communications发表。

量子多体问题研究粒子数极其巨大的量子相互作用系统，是凝聚态物理、高能物理、材料科学、量子化学等领域的核心前沿课题。由于量子波函数的直接刻画所需要的参数随粒子数的增加指数增长，即使利用现代超级计算机，也很难在一般情况下对其进行模拟，量子多体问题因而成为各领域的传统难题。

量子多体问题的一个关键难点是如何用尽量少的参数描述大规模量子多体系统中存在的复杂关联和量子纠缠，如果所需要的参数描述随粒子数的增长从指数函数降为多项式函数（例如线性函数），则描述和解决该问题的复杂度将大大降低，这种利用较少的参数表示出来的波函数被称为有效表示。因此，找到量子多体波函数的有效表示是解决量子多体问题的一个关键步骤。