Publicly Offered Research
Grant-in-Aid for Transformative Research Areas (A)
身の回りの物質の性質の大半は量子多体問題として理解が可能である。原理的には、多体シュレディンガー方程式を解くことによりこれらの性質が予言できる。しかしながら、数値的にすら、多体シュレディンガー方程式を直接解くことは非常に困難である。そのため、長年を通じ、様々な近似的な計算手法が提案されてきている。本研究計画では、機械学習、特に教師なし機械学習を通じ、その精度向上を図る。