cond-mat.str-el」カテゴリーアーカイブ

Simulating the Hubbard Model with Equivariant Normalizing Flows

要約 生成モデル、特に流れの正規化は、統計力学、衝突型物理学、格子場理論などの物 … 続きを読む

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Machine Learning Force-Field Approach for Itinerant Electron Magnets

要約 巡回電子磁石のランダウ・リフシッツ・ギルバート(LLG)ダイナミクスシミュ … 続きを読む

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Enhanced coarsening of charge density waves induced by electron correlation: Machine-learning enabled large-scale dynamical simulations

要約 相関電子系における創発秩序の位相秩序動力学は、非平衡物理学の基本的なテーマ … 続きを読む

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Measurement-based quantum computation from Clifford quantum cellular automata

要約 測定ベースの量子計算 (MBQC) は、適切にもつれたリソース状態のローカ … 続きを読む

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Deep Learning Based Superconductivity: Prediction and Experimental Tests

要約 新しい超電導材料の発見は材料科学における長年の課題であり、エネルギー、輸送 … 続きを読む

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Echo State network for coarsening dynamics of charge density waves

要約 エコー ステート ネットワーク (ESN) は、疎に接続された隠れ層を持つ … 続きを読む

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Machine learning force-field model for kinetic Monte Carlo simulations of itinerant Ising magnets

要約 遍歴電子イジング系の大規模動的モンテカルロ (kMC) シミュレーションの … 続きを読む

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Kinetics of orbital ordering in cooperative Jahn-Teller models: Machine-learning enabled large-scale simulations

要約 我々は、協調的なヤーンテラー (JT) システムの断熱力学のためのスケーラ … 続きを読む

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Deep learning lattice gauge theories

要約 モンテカルロ法は、格子ゲージ理論の強結合挙動に対する深い洞察をもたらし、ハ … 続きを読む

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Coarsening of chiral domains in itinerant electron magnets: A machine learning force field approach

要約 欲求不満の巡回磁石は、トポロジカルな電子構造をサポートする複雑な非共線的ま … 続きを読む

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