北航-理论所彭桓武论坛 第十七讲

论坛主题：

基于自回归神经网络的统计力学计算方法及应用

主讲人：

张潘

论坛时间：

2023年9月27日16∶00

地点：

沙河主楼C511

主办单位：

北航物理学院

中国科学院理论物理研究所

北航国交院-彭桓武科教合作中心

报告专家简介

张潘

张潘，中国科学院理论物理研究所研究员，长期从事统计物理，量子物理与机器学习交叉领域的研究，提出了量子机器学习模型“玻恩学习机”，结合了张量网络与生成学习；利用生成模型拓展了平均场方法，提出了求解统计物理问题的变分自回归神经网络方法;提出“稀疏态”张量网络方法，解决了谷歌悬铃木量子计算机的采样问题。入选“2022 年中国智能计算科技创新人物”，获得 2022 年度北京市自然科学奖二等奖、2023 年度中国科学院优秀导师奖，获得 2023 年国家杰出青年科学基金资助。

报告简介

张潘将介绍他与合作者提出的统计力学计算框架VAN (variational autoregressive networks)。这个框架借助自回归神经网络来构建具有高表述能力的变分概率分布，并通过强化学习的方法来学习参数，可以同时计算系统的自由能上界，测量系统的能量，熵及各种热力学量，并无偏地对变分分布进行直接采样。然后张潘将介绍此方法在平衡态统计物理，特别是自旋玻璃理论中的应用，并介绍如何将此方法推广到非平衡统计物理中，用于求解化学主方程。最后张潘将介绍VAN方法在量子纠错码(quantum error-correcting code) 中的应用。