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The applications of Machine Learning methods to classical and quantum problems in non-equilibrium

The applications of Machine Learning methods to classical and quantum problems in non-equilibrium
机器学习方法在非平衡经典和量子问题中的应用
批准号：
2275705
负责人：
金额：
$0.0万
依托单位：
University of Nottingham
依托单位国家：
英国
项目类别：
Studentship
财政年份：
2019
资助国家：
英国
项目状态：
已结题
起止时间：
2019 至 --
来源：
https://gtr.ukri.org/projects?ref=studentship-2275705
关键词：
applicationsMachineLearningmethodsclassical

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This project will be about applying advanced machine learning methods to the study of complex collective non-equilibrium dynamics, both in classical stochastic systems and in open quantum systems. It will establish connections with approaches for sampling rare events, such as those based on large deviation theory. A particular focus will be the application of tensor network techniques and their integration to ML methods.
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Understanding structural evolution of galaxies with machine learning
  • 批准号：
  • 项目类别：
    省市级项目
  • 资助金额：
    10.0万元
  • 批准年份：
    2022
  • 负责人：
    Nicola Rosario Napolitano
  • 依托单位：
    中山大学