סוג האירוע

בחר הכל

הרצאות פומביות

מבחן/תחרות

סמינרים

קולוקוויום

כנסים וימי עיון

צהרי יום א'

ימים פתוחים וייעוץ

טקסים ואירועים מיוחדים

הרצאות לקהל הרחב

מועדון קשרי אקדמיה-תעשייה

תחום האירוע

בחר הכל

הפקולטה למדעים מדויקים

ביה"ס למדעי המתמטיקה

ביה"ס לפיזיקה ולאסטרונומיה

המועדון האסטרונומי

ביה"ס לכימיה

מרכז לחקר אינטראקציות אור חומר

פרס סאקלר במדעים הפיזיקליים - כימיה

סימפוזיונים והרצאות מיוחדות

החוג למדעי כדור הארץ

ביה"ס למדעי המחשב

ביה"ס למדעי כדור הארץ

החוג ללימודי הסביבה

סמינר בחומר מעובה: Extracting many-particle entanglement entropy from observables using supervised machine learning

Prof. Richard Berkovits, BIU

10 ביוני 2019, 11:00 
בניין קפלון, אולם פלקסר (118) 
סמינר בחומר מעובה

 

Abstract:

Entanglement, which quantifies non-local correlations in quantum mechanics, is the fascinating concept behind much of aspiration towards quantum technologies. Nevertheless, directly ,measuring the entanglement of a  many-particle system is very challenging. In this talk we show that via supervised machine learning using a convolutional neural network (all these concepts will be explained during the talk), we can infer the entanglement from a measurable observable for a disordered interacting quantum many-particle system.  Excellent agreement was found, except for several rare region which in a previous study were identified as belonging to an inclusion of a Griffiths-like quantum phase. Training the network on a test set with different parameters (in the same phase) also works quite well. General thoughts on the application of machine learning to physics will be discussed.

 

 

מארגן הסמינר: פרופ' סשה גרבר

אוניברסיטת תל-אביב, ת.ד. 39040, תל-אביב 6997801
UI/UX Basch_Interactive