Wenn viele Quantenteilchen zusammen kommen: Maschinelles Lernen für das 'Big Data' Problem der Quantenwelt (Prof. Annabelle Bohrdt, LMU München)
Wenn viele Quantenteilchen zusammen kommen, können neue, oft unerwartete, Phänomene entstehen, wie zum Beispiel Supraleitung oder Magnetismus. Das macht solche Quantenvielteilchensysteme spannend, aber auch oft schwierig vorherzusagen oder zu erklären.
Der Grund ist, dass das Ganze in der Quantenwelt oft mehr ist als die Summe seiner Teile: Der gemeinsame Quantenzustand lässt sich im Allgemeinen nicht einfach aus den Zuständen der einzelnen Teilchen zusammensetzen.
Für eine vollständige Beschreibung braucht man stattdessen eine Zahl von Amplituden, die exponentiell mit der Teilchenzahl wächst. In diesem Vortrag zeige ich, wie moderne Methoden des maschinellen Lernens helfen können, dieses „Big-Data-Problem“ der Quantenwelt zu bewältigen.
Weitere Veranstaltungen und andere Informationen sind auf der Webseite der Veranstaltungsreihe Physik Modern zu finden.