Sendai Nuclear Science Colloquium (No. 285)

深層学習を用いたランダム電子系の量子相転移の研究

大槻 東巳

上智大学理工学部

日時：2018年03月13日（火） 15:00-16:30

場所：電子光理学研究センター三神峯ホール

ニューラルネットワークによって問題を解く手法が，最近著しく身 近なものとなり，多くの物理学者がすぐにでも使える状況にあるこ とを紹介する。 　こうした背景から，機械学習，特にニューラルネットワークを利用した固体物理の研究がここ数年，活発に行われている。これらの研 究の現状を，画像認識と強化学習の方法に分けて解説する。 　特に深層学習による画像認識を使った2 次元，および3 次元の量 子相転移の結果について，詳しく報告する。この方法により，ラン ダム電子系における金属絶縁体転移，トポロジカル・非トポロジカ ル転移，量子パーコレーション転移の相図が再現できることを示す。また，従来の方法とこの方法の長所，短所を比較する。Tomoki Ohtsuki and Tomi Ohtsuki: J. Phys. Soc. Jpn. 85, 123706 (2016),Tomi Ohtsuki and Tomoki Ohtsuki: J. Phys. Soc. Jpn. 86, 044708 (2017),大槻東巳，パリティ7 月号2017,Tomohiro Mano and Tomi Ohtsuki: J. Phys. Soc. Jpn. 86, 113704 (2017).

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