量子多体物理中，哪一个才是完美的量子理论？

对于量子多体物理中的一些现象，有几个相互矛盾的理论。但是哪一个最能描述量子现象呢？来自慕尼黑工业大学（TUM）和美国哈佛大学的一组研究人员成功地将人工神经网络用于量子系统的图像分析。这是狗还是猫？这种分类是机器学习的一个主要例子：可以训练人工神经网络通过查找特定对象的特征来分析图像。

只要系统学会了这种模式，它可以识别任何图片中的猫或狗。使用相同的原理，神经网络可以检测放射图像上组织的变化。物理学家现在使用这种方法来分析量子多体系统的图像，即所谓的快照，并找出哪种理论最能描述所观察到的现象。固体和液体凝聚态物理研究中的一些现象仍然笼罩在神秘之中。

概率的量子世界

到目前为止，高温超导体电阻在-200摄氏度左右降为零的原因仍然是一个谜。理解物质的这种异常状态是一项挑战：基于超冷锂原子的量子模拟器已经被开发出来，用于研究高温超导体的物理特性，并对同时存在于不同配置中的量子系统进行快照——物理学家称它叠加。

量子系统的每个快照都是基于它的量子力学概率给出了一个特定的配置。为了理解这样的量子系统，科学家们建立了各种理论模型。但它在多大程度上反映了现实？这个问题可以通过分析图像数据来回答。

神经网络研究量子世界

为此，慕尼黑工业大学和哈佛大学的一个研究团队成功地将机器学习应用于地面：研究人员训练了一个人工神经网络来区分两种相互竞争的理论。南通大学博士生 Annabelle Bohrdt 说：就像检测图片中的猫或狗一样，每个量子理论配置图像都被输入到神经网络中。然后优化网络参数，让每张图片都有正确的标签。

在这种情况下，他们只是理论 A 或理论 B，而不是猫或狗。在理论数据训练阶段之后，神经网络必须将学到的知识应用到量子模拟器，并将快照分配给理论 A 或理论 b，从而选择更具预测性的理论。未来，研究人员计划使用这种新方法来评估几种理论描述的准确性。目的是了解高温超导的主要物理效应，它具有许多重要的应用，例如无损电力传输和高效磁共振成像。

博科园｜研究/来自：慕尼黑工业大学

参考期刊《自然物理学》

DOI: 10.1038/s-019-0565-x

博克公园｜科学、技术、科研、科普

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