00:00 / 04:40
连播
清屏
智能
倍速
点赞60
💥硬核!用神经网络重构欧几里得量子力学⚛️ 🧠 AI 不仅仅是计算工具,更是物理理论的构建块! Northeastern University 和 NSF AI 研究所的最新研究提出了一项颠覆性框架——神经网络量子力学 (NN-QM)。 这是一篇试图从底层逻辑重构物理学的硬核论文,建议物理/AI方向的友友们马住!👇 🌟 核心突破: 作者不再使用传统的哈密顿量或作用量来定义量子理论,而是建立了一个完全通过神经网络架构及其参数概率分布来定义欧几里得量子力学的框架。 🔍 论文亮点解析: 1️⃣ 普适表示定理 (MQM = NN-QM) 利用 KKL 定理证明:任何满足基本物理条件(均方连续性+有限两点函数)的“最小量子理论”,都可以精确地表示为一个神经网络。这相当于量子力学版的“普适逼近定理”! 2️⃣ 物理一致性 (Unitary is Key!) 最大的挑战是如何保证它是真的物理系统(幺正性)。作者通过设计精巧的“参数分裂机制”和利用马尔可夫过程,确保了反射正性 (Reflection Positivity),从而保证了理论的幺正性。 3️⃣ 深度神经网络量子力学 (Deep NN-QM) 提出了“Deep NN-QM”概念:通过对简单的反射正定过程应用多层神经网络变换,构建出复杂的、非高斯、非马尔可夫的新型量子系统。 4️⃣ 数值验证与新发现 成功复现了量子谐振子(OU过程)的线性线性谱。 构建了全新的量子系统,其能量谱表现出独特的非线性、向下凹的行为(如图)。 💡 意义与展望: 这项工作开启了**“哈密顿量工程”**的新大门——我们可以通过优化神经网络架构来“设计”具有特定性质的量子系统。未来扩展到高维量子场论,可能会彻底改变理论物理的研究范式! 📜 论文信息 📅 时间:April 8, 2025 👨‍🔬 作者:Christian Ferko, James Halverson 🏫 机构:Northeastern University, The NSF Institute for AI and Fundamental Interactions #AIforScience #量子力学 #神经网络 #深度学习 #物理 #科研 #学术论文 #硬核科普 #博士 #前沿科技#深度学习 #物理 #学术前沿 #博士日常
00:00 / 04:19
连播
清屏
智能
倍速
点赞74
00:00 / 11:16
连播
清屏
智能
倍速
点赞1
00:00 / 07:28
连播
清屏
智能
倍速
点赞2159
00:00 / 04:43
连播
清屏
智能
倍速
点赞66