变分自回归神经网络求解统计力学研究取得进展
如何准确地计算多粒子系统的自由能、热力学量，以及给出系统的无偏采样，是统计物理的核心问题之一。自上世纪初以来，统计物理学家建立了各种各样的理论和方法来处理此类问题，其中包括马尔科夫链蒙特卡洛、张量网络、重整化群、平均场近似及消息传递算法等。在实际应用中，这些方法各有其优劣：MCMC擅长采样玻尔兹曼分布，然而很难计算系统的熵和自由能；张量网络方法和重整化群被广泛用于计算配分函数和自由能，但是一般只适用于格点系统；平均场近似及相关的消息传递算法可以高效地给出系统的变分自由能，然而需要在较高的温度下，或者系统拓扑结构满足平均场近似的要求。 从更广角度看，统计物理的基本问题和机器学习中的非监督学习具有天然的联系：统计物理中的玻尔兹曼分布对应于贝叶斯推断的后验概率；最小化自由能原理等价于变分推断；寻找统计物理系统的基态等价于最大似然学习等。那么一个自然的想法是，可不可以用近年来快速发展的深度学习方法来推动统计物理的核心问题的进展？ ......阅读全文
变分自回归神经网络求解统计力学研究取得进展
如何准确地计算多粒子系统的自由能、热力学量，以及给出系统的无偏采样，是统计物理的核心问题之一。自上世纪初以来，统计物理学家建立了各种各样的理论和方法来处理此类问题，其中包括马尔科夫链蒙特卡洛、张量网络、重整化群、平均场近似及消息传递算法等。在实际应用中，这些方法各有其优劣：MCMC擅长采样玻尔兹
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