卷积神经网络在量子态表达中的应用

来源 :西安理工大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户：liongliong552

【摘要】

：

传统求解量子力学的方法是通过二阶偏微分方程得出波函数的具体形式,进而计算得出微观粒子的性质。波函数利用正交基展开,正交基的数量即希尔伯特空间维度的计算量会呈指数增加,这使得关于波函数的求解变得困难。随着人工智能和图形处理器GPU的蓬勃发展,机器学习方法在各个领域都开始崭露头角。因此,探索机器学习技术在量子力学问题求解中的应用是一个新颖而有意义的问题。卷积神经网络(Convolution neura

【作者】

：

何吉强

【出处】

：

西安理工大学

【发表日期】

：

2019年08期

【关键词】

：

卷积神经网络二维简谐振子氢原子能量本征值特征提取

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