Carregant...
Fitxers
Tipus de document
Treball de fi de màsterData de publicació
Llicència de publicació
Si us plau utilitzeu sempre aquest identificador per citar o enllaçar aquest document: https://hdl.handle.net/2445/202717
Transfer Learning For Many-Body Systems
Títol de la revista
Autors
Director/Tutor
ISSN de la revista
Títol del volum
Recurs relacionat
Resum
We study the ground-state properties of fully-polarized, trapped, one-dimensional fermions interacting through a Gaussian potential using a variational wavefunction represented by an antisymmetric artificial neural network.
We optimize the network parameters by minimizing the energy of a four-particle system with machine learning techniques. We introduce several methods to enhance the efficiency, accuracy, and scalability of the artificial neural network approach. We use Early Stopping to terminate the training when the energy converges. We apply Transfer Learning to pre-train the network with different interactions or particle numbers to reduce the memory cost and improve the performance. We employ a re-weighting scheme to speed up the Metropolis-
Hastings sampling for estimating the energy expectation value. We show that, in particular, this re-weighting scheme can speed up the training time by up to a factor of 10.
Descripció
Màster Oficial de Ciència i Tecnologia Quàntiques / Quantum Science and Technology, Facultat de Física, Universitat de Barcelona. Curs: 2022-2023. Tutors: A. Rios, J. Rozalén
Matèries (anglès)
Citació
Citació
AZZAM, Amir. Transfer Learning For Many-Body Systems. [consulta: 21 de gener de 2026]. [Disponible a: https://hdl.handle.net/2445/202717]