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Maschinelles Lernen l?st komplexes Quantenproblem
Durch ein neues Verfahren k?nnen künstliche neuronale Netze, wie sie beim maschinellen Lernen eingesetzt werden, künftig wesentlich schneller trainiert werden und nun erstmals komplexe Probleme in der Quantenmechanik l?sen. So lassen sich beispielsweise bisher ungekl?rte Eigenschaften eines besonderen Materiezustands, der Quantenspinflüssigkeit, berechnen – was mit allen bisherigen Verfahren bisher nicht gelang. Das Verfahren wurde kürzlich in Nature Physics ver?ffentlicht.
Ehrendoktorwürde für Physiker Prof. Dr. Dieter Vollhardt
Prof. Dr. Dieter Vollhardt wurde vergangene Woche mit der Ehrendoktorwürde der Universit?t Warschau ausgezeichnet. Gewürdigt wurden damit die wissenschaftlichen Leistungen des emeritierten Physik-Professors der Universit?t Augsburg sowie seine langj?hrige enge Zusammenarbeit mit theoretischen Physikerinnen und Physikern der Universit?t Warschau.
Leuchtturm der quantenmechanischen Forschung
Anfang der 1990er Jahre wurde an der Universit?t Augsburg das Zentrum für Elektronische Korrelationen und Magnetismus (EKM) ins Leben gerufen. Seitdem hat es sich zu einer Top-Adresse für dieses wichtige Teilgebiet der quantenmechanischen Forschung entwickelt. Das hat kürzlich ein Treffen des wissenschaftlichen Beirats international führender Experten best?tigt.
Feenberg 新万博体育下载_万博体育app【投注官网】al für Augsburger Physiker
Dem theoretischen Physiker Dieter Vollhardt wurde in den USA die "2022 Feenberg Memorial 新万博体育下载_万博体育app【投注官网】al" verliehen. Vollhardt, ehemaliger Inhaber des Lehrstuhls für Theoretische Physik III/Elektronische Korrelationen und Magnetismus am Institut für Physik der Universit?t Augsburg, erhielt die hohe Auszeichnung zusammen mit Antoine Georges (Frankreich) und Gabriel Kotliar (USA).
Fundamentale Frage der Quantenphysik
Ein internationales Team von Physikern unter Beteiligung der Universit?t hat erstmals eine wichtige theoretische Vorhersage der Quantenphysik best?tigt. Die Berechnungen dazu sind so komplex, dass sie bislang selbst Supercomputer überforderten. Den Forschern gelang es jedoch, sie mit Methoden aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz deutlich zu vereinfachen.
Paper: Reinforcement Learning for Digital Quantum Simulation
Digital quantum simulation on quantum computers provides the potential to simulate the unitary evolution of any many-body Hamiltonian with bounded spectrum by discretizing the time evolution operator through a sequence of elementary quantum gates. A fundamental challenge in this context originates from experimental imperfections, which critically limits the number of attainable gates...
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