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摘要：找到量子临界点的精确位置对于表征零温度下的量子多体系统尤为重要。然而，量子多体系统的研究难度非常大，因为它们的希尔伯特空间维数会随着其尺寸的增大而呈指数增长。最近，被称为神经网络量子态的机器学习工具已被证明可以有效且高效地模拟量子多体系统。我们提出了一种使用神经网络量子态、解析构造的固有受限玻尔兹曼机、迁移学习和无监督学习来寻找量子伊辛模型的量子临界点的方法。我们验证了该方法，并与其他传统方法相比评估了其效率和有效性。
利用神经网络量子态寻找量子临界点
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