人工ニューラルネットワークによるキラルトポロジー相

人工ニューラルネットワークと機械学習ツールは、計算機科学の分野を超えて広く普及しています。これらはすでに私たちの日常生活をさまざまな方法で賢く支援しています。最近、これらの概念は量子物理学の領域で採用され、例えば量子多数体系の状態の計算的Ansatzとして応用されています。本研究では、著者らは人工ニューラルネットワークの巨大な柔軟性を活用して、従来の計算方法では微視的に調査するのが特に難しい、キラルトポロジー相として知られる量子物質のエキゾチックな相を研究します。