機械学習と半教師あり学習を用いた数値計算手法の開発
利用机器学习和半监督学习的数值计算方法的开发
基本信息
- 批准号:20J12472
- 负责人:
- 金额:$ 1.09万
- 依托单位:
- 依托单位国家:日本
- 项目类别:Grant-in-Aid for JSPS Fellows
- 财政年份:2020
- 资助国家:日本
- 起止时间:2020-04-24 至 2022-03-31
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
本研究課題の目的は、機械学習および深層学習を用いた新規な数値研究手法の探索的な開発である。去年度は、その一旦として、「深層学習モデルを用いた相関状態の超解像」に着目して研究を行い、成果を得た。今年度は、その拡張として、深層生成モデルによるスピン状態の超解像に着目した。深層学習の各種手法は、複雑な現象に対してそのデータから有益な情報を引き出すことができる汎用的な枠組みである。一方で、理論物理学においては、ある物理系に関するデータを集めることは一般的に難しい。この問題への手立てとして、Li and Wangは深層生成モデルによるスピン状態の生成を提案した。この手法では、対象となる系のハミルニアンが既知であれば、最適化においてそのデータを必要としない。本研究ではこの手法を拡張し、スピン状態の超解像を実現した。我々の手法では、比較的入手が容易な格子サイズの小さいスピン状態を入力として、より大きな格子サイズのスピン状態を生成できる。これにより、先行研究に比べ、より大きな格子サイズのスピン状態を率的に生成することが可能となった。Critical slowing down が問題となるパラメータ領域において数値計算を行った結果、提案手法が先行研究に比べ、より効率的にスピン状態を生成できることが分かった。さらに、提案手法では、生成されたスピン状態を種に、より格子サイズの大きいスピン状態を生成できることが示された。本研究はすでに論文にまとめ投稿中である。
The purpose of this study is to explore new methods of numerical value research in the application of mechanical learning and deep learning. In the past year, we have been focusing on research and achievements in the field of "deep learning, application and super-resolution". This year's super-resolution images of the state of deep formation are focused on Deep learning techniques include multiple learning techniques, and multiple learning techniques. A party, theoretical physics, physics system related to the collection of difficult Li and Wang proposed a new approach to the problem. This method is necessary for optimization. In this study, the method of super-resolution and the state of super-resolution are realized. The method of comparison is easy to start with, and the state of the grid is easy to generate. This is the first time I've ever been able to do this. Critical slowing down of the problem, the calculation of the number of points, the proposal method, the comparison of the rate, the generation of the number of points This is the first time I've ever seen a person who's been in a relationship with someone who's been in a relationship with someone else. This paper is published in Chinese.
项目成果
期刊论文数量(5)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Flow-based modelによる古典スピン系の解析
使用基于流的模型分析经典自旋系统
- DOI:
- 发表时间:2020
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:宮崎雄一郎;中山正昭;椎名拳太, Hwee Kuan Lee,森弘之,
- 通讯作者:椎名拳太, Hwee Kuan Lee,森弘之,
Machine-learning study using improved correlation configuration and application to quantum Monte Carlo simulation
使用改进的相关配置的机器学习研究及其在量子蒙特卡罗模拟中的应用
- DOI:10.1103/physreve.102.021302
- 发表时间:2020
- 期刊:
- 影响因子:2.4
- 作者:Tomita Yusuke;Shiina Kenta;Okabe Yutaka;Lee Hwee Kuan
- 通讯作者:Lee Hwee Kuan
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椎名 拳太其他文献
椎名 拳太的其他文献
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