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Effective models constructed by neural networks with symmetries

具有对称性的神经网络构建的有效模型

基本信息

批准号：
22K03539
负责人：
永井佑紀
金额：
$ 2.75万
依托单位：
Japan Atomic Energy Agency
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-04-01 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

项目摘要

対称性を考慮したニューラルネットワークを考えるにあたり、対称性が重要な系であるスピン系（グローバルな回転対称性）とSU(N)ゲージ場(ゲージ対称性)を対象とした。ゲージ対称性に関しては、少数のパラメータでゲージ対称性を保ったニューラルネットワークの作成に成功している。本研究の対象は固体物理であり、SU(N)ゲージ場の系は電子系やスピン系ではあまり現れることがない。しかしながら、局所的なゲージ対称性は非常に厳しい対称性の条件であり、SU(N)ゲージ場においてうまくニューラルネットワークが構成できれば、スピン系でも構成できる可能性がある。今後は、スピン系における対称性の情報を組み込みながら、同時に表現能力も高いニューラルネットワークの構築を目指す。そのほかには、SU(N)ゲージ理論において、ゲージ不変性を保つような有効理論を機械学習によって構築することに成功し、論文をPhysical Review Dに出版した。また、機械学習関連技術であるスパースモデリング技術を用いることで超伝導体における有効なシミュレーション手法を開発する論文をJ. Phys. Soc. Jpn.に出版した。これらに加えて、回転対称性、並行移動対称性、置換対称性、を不変とするニューラルネットワークを利用した機械学習分子動力学法についても研究を行い、有効模型を効率的に構築する方法に関して口頭発表を行った。

Symmetry is considered to be important in the field of symmetry. A small number of people have to be able to create a successful website to ensure that the website is compatible. In this paper, we study the relationship between the electron system and SU(N) field in solid-state physics. For example, if the number of units in the unit is equal to the number of units in the unit, the number of units in the unit is equal to the number of units in the unit. In the future, the system will be able to organize information, and at the same time, the system will be able to organize information. The paper was published in Physical Review D. The paper was published in Science and Technology. The development of the technology of machine learning is discussed in this paper. Phys. Soc. Jpn. Published. This paper discusses the application of machine learning molecular dynamics in the study of symmetry, parallel movement symmetry, permutation symmetry, and the construction of effective models.