סוג האירוע

בחר הכל

הרצאות פומביות

קולוקוויום

סמינרים

כנסים וימי עיון

מועדון IAP

מבחן/תחרות

צהרי יום א'

הרצאות לקהל הרחב

ימים פתוחים וייעוץ

טקסים ואירועים מיוחדים

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