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Reduced Density Matrices
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新AI框架可从有限子系统识别量子相
研究人员开发了一种新的监督学习框架，该框架仅使用量子系统的有限子系统即可识别拓扑量子相。该方法采用源自约化密度矩阵的量子核，与全系统测量相比，约化密度矩阵更容易通过实验进行估计。该框架在对一维晶格上的自旋模型进行分类时表现出高精度，即使在用小型子系统进行训练的情况下也是如此，为表征复杂的量子系统提供了一种实用的方法。
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神经网络高精度预测量子材料特性
研究人员开发了一个新的神经网络框架，旨在以更高的准确性和效率预测双粒子约化密度矩阵（2-RDMs）。该框架将可表征条件直接纳入其架构和损失函数，使其能够在不同的动量网格上运行。该方法被应用于研究扭曲双层MoTe$_2$中的分数陈绝缘体，在2-RDM和基态能量方面取得了高度准确的预测，在参数数量和能量准确性方面优于传统的半定规划方法。