Multi-body wave functions using unsupervised deep neural networks

Publicly Offered Research

Project Area	Foundation of "Machine Learning Physics" --- Revolutionary Transformation of Fundamental Physics by A New Field Integrating Machine Learning and Physics
Project/Area Number	23H04526
Research Category	Grant-in-Aid for Transformative Research Areas (A)
Allocation Type	Single-year Grants
Review Section	Transformative Research Areas, Section (II)
Research Institution	Institute of Physical and Chemical Research
Principal Investigator	内藤智也国立研究開発法人理化学研究所, 数理創造プログラム, 基礎科学特別研究員 (40962915)
Project Period (FY)	2023-04-01 – 2025-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000) Fiscal Year 2024: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000) Fiscal Year 2023: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Keywords	量子多体問題 / 教師なし学習
Outline of Research at the Start	原子、分子、固体中の電子や、原子核中の核子などの量子多体問題を厳密に解くことができれば、系の様々な性質は原理的にはすべて計算が可能となる。しかしながら、量子多体問題の基底状態は数値的に求めることすら非常に困難であり、そのため多くの近似手法が数十年に渡り開発されてきた。本研究では、深層ニューラルネットワークと機械学習の知見を用い、新たな量子多体問題の計算手法を開発する。また、本研究で得られた知見をもとに、密度汎関数理論などの既存の量子多体計算の手法へフィードバックする。