Fugu-MT 論文翻訳(概要): Multi-body wave function of ground and low-lying excited states using unornamented deep neural networks

論文の概要: Multi-body wave function of ground and low-lying excited states using unornamented deep neural networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.08965v2
Date: Fri, 15 Sep 2023 15:19:35 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-09-18 18:48:07.244146
Title: Multi-body wave function of ground and low-lying excited states using unornamented deep neural networks
Title（参考訳）: 非オーナメンテッドディープニューラルネットワークを用いた地中および低地中励起状態の多体波動関数
Authors: Tomoya Naito, Hisashi Naito, and Koji Hashimoto
Abstract要約: 本稿では,ディープニューラルネットワークと教師なし機械学習技術を用いて,波動関数とエネルギーを計算する手法を提案する。また, 同一粒子からなる系に対しては, ボソニック系のシンメトリゼーションとフェルミオン系のアンチシンメトリゼーションを簡易に行う方法も提案した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We propose a method to calculate wave functions and energies not only of the ground state but also of low-lying excited states using a deep neural network and the unsupervised machine learning technique. For systems composed of identical particles, a simple method to perform symmetrization for bosonic systems and antisymmetrization for fermionic systems is also proposed.
Abstract（参考訳）: 本研究では,深層ニューラルネットワークと教師なし機械学習手法を用いて,基底状態だけでなく低次励起状態の波動関数やエネルギーを計算する手法を提案する。また, 同一粒子からなる系に対しては, ボソニック系のシンメトリゼーションとフェルミオン系のアンチシンメトリゼーションを簡易に行う方法も提案した。

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