机器学习方法在量子多体物理中的应用

本文探讨了机器学习方法在量子多体物理中的应用。文章首先介绍了量子多体物理的研究背景和面临的“指数墙”困难，即随着系统尺度的增加，希尔伯特空间维度指数发散的问题。接着，文章讨论了机器学习在量子多体物理中的应用，包括区分物质的不同量子相或经典相、加速和优化量子多体算法、以及利用人工神经网络刻画量子多体波函数。文章还提到了机器学习与量子多体物理之间的相互影响，指出这两个领域的融合和思想的碰撞将大大加速量子多体物理的发展，并加深人们对机器学习基本问题的理解。最后，文章总结了机器学习在科学研究中的潜力，认为机器不仅能够辅助实验，还可能在总结和发现自然规律方面发挥重要作用。