张量网络与神经网络在物理学中的应用和交融

• 作者: 张静 谢志远
• 来源期刊: 物理
• 关键词: 张量网络 神经网络 数值重正化群 交融
• 年，卷（期）: 2021,（2）
• 所属期刊栏目: 机器学习与量子物理专题
• 页码范围: 84-91
• 页数: 8页
• 语种: 中文
• DOI: 10.7693/wl20210203

摘要

基于张量网络的数值重正化群方法,被广泛地应用到物理学的研究中,已经成为量子多体计算方法大家庭的重要一员.近年来,基于神经网络的机器学习方法也逐渐渗透到物理学领域,并被成功应用在量子多体等问题的研究中.文章简要综述了近年来张量网络和神经网络在凝聚态物理和统计物理学的应用,并讨论了两者的相互交叉和结合.