मशीन लर्निंग का उपयोग करके क्वांटम स्पिन तरल पदार्थों की मॉडलिंग

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मशीन लर्निंग का उपयोग करके क्वांटम स्पिन तरल पदार्थों की मॉडलिंग

चित्रा 1: मस्तिष्क में न्यूरॉन्स के नेटवर्क की नकल करने वाले मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करके, एक रिकेन भौतिक विज्ञानी और सहयोगी ने क्वांटम स्पिन तरल राज्यों के मॉडलिंग के लिए एक विधि विकसित की है। श्रेय: जैस्पर क्लॉसन / साइंस फोटो लाइब्रेरी

RIKEN शोधकर्ताओं और सहयोगियों द्वारा विकसित मशीन लर्निंग पद्धति का उपयोग करके क्वांटम सामग्री के जटिल और विचित्र राज्य गुणों का अनुमान लगाया जा सकता है। यह प्रगति भविष्य के क्वांटम कंप्यूटरों के विकास में मदद कर सकती है।


हम सभी ने दो समान रूप से अच्छे (या बुरे) विकल्पों में से चुनने की चुनौतीपूर्ण चुनौती का सामना किया है। यह निराशा मौलिक कणों द्वारा भी महसूस की जाती है जब वे एक विशेष प्रकार की क्वांटम प्रणाली में दो प्रतिस्पर्धी ताकतों का अनुभव करते हैं।

कुछ चुम्बकों में, कण के स्पिन – को उस धुरी के रूप में देखा जाता है जिस पर कण घूमता है – सभी को संरेखित करने के लिए मजबूर किया जाता है, जबकि अन्य में उन्हें दिशा में वैकल्पिक होना चाहिए। लेकिन कम संख्या में सामग्रियों में, ये संरेखित या काउंटर-संरेखण प्रवृत्तियां प्रतिस्पर्धा करती हैं, जिससे तथाकथित उदास चुंबकत्व होता है। इस निराशा का मतलब है कि स्पिन दिशाओं के बीच में उतार-चढ़ाव करता है, यहां तक ​​​​कि पूर्ण शून्य तापमान पर भी जहां व्यक्ति स्थिरता की अपेक्षा करता है। यह पदार्थ की एक अजीब स्थिति बनाता है जिसे क्वांटम स्पिन तरल के रूप में जाना जाता है।

रिकेन सेंटर फॉर इमर्जेंट मैटर साइंस के युसुक नोमुरा बताते हैं, “क्वांटम स्पिन के इस दिलचस्प और असामान्य ‘तरल’ राज्य में अद्वितीय क्वांटम उलझाव गुण होने की उम्मीद है जो सामान्य ‘ठोस’-राज्य प्रणाली से अलग हैं।” “और ये भ्रमित करने वाले गुण क्वांटम कंप्यूटर में क्वांटम गणना के लिए संभावित रूप से उपयोगी हैं।”

हालांकि, क्वांटम स्पिन तरल मॉडलिंग बहुत चुनौतीपूर्ण है क्योंकि इसके क्वांटम राज्य को बनाने वाले अन्योन्याश्रित स्पिन कॉन्फ़िगरेशन की संख्या कणों की संख्या के साथ तेजी से बढ़ती है।

अब, नोमुरा और एक सहयोगी ने एक मशीन लर्निंग विधि विकसित करके इस समस्या को हल किया है जो क्वांटम मल्टी-बॉडी सिस्टम को मॉडल कर सकती है। यह एक उदास चुंबक में क्वांटम स्पिन तरल चरण के अस्तित्व को प्रकट कर सकता है जिसमें अगला निकट-पड़ोसी स्पिन पड़ोसी स्पिन के बीच एक विशिष्ट श्रेणी की शक्ति के साथ बातचीत करता है।

नोमुरा कहते हैं, “हमारी नई विकसित मशीन लर्निंग पद्धति ने इन जटिल प्रणालियों से जुड़ी परेशानी को खत्म कर दिया है।” “इसने द्वि-आयामी स्पिन प्रणाली में क्वांटम स्पिन तरल पदार्थ के अस्तित्व को स्थापित किया है।”

अध्ययन वास्तविक सामग्री में क्वांटम स्पिन तरल चरणों को साकार करने के लिए उपयोगी मार्गदर्शन प्रदान करता है। लेकिन एक व्यापक संदेश है: अनुसंधान भौतिकी में प्रमुख चुनौतियों को हल करने के लिए एक उपकरण के रूप में मशीन सीखने की शक्ति पर प्रकाश डालता है। नोमुरा कहते हैं, “मशीन लर्निंग को एक अभिनव उपकरण के रूप में इस्तेमाल करते हुए, हमने भौतिकी में एक लंबे समय से चल रही समस्या को हल किया है, जिसे असहाय मानव मस्तिष्क के साथ हल करना मुश्किल था।” “भविष्य में, मानव मस्तिष्क के अलावा ‘मशीन दिमाग’ का उपयोग अन्य अनसुलझे मुद्दों पर नई रोशनी डालेगा। यह भौतिकी में अनुसंधान के एक नए युग की शुरुआत का प्रतीक है।”


मशीन लर्निंग के साथ परिमित-तापमान क्वांटम के प्रभावों को बेहतर ढंग से समझने के लिए


और जानकारी:
यूएसके नोमुरा एट अल, न्यूरल-नेटवर्क वेव फंक्शन, सहसंबंध अनुपात और स्तर स्पेक्ट्रोस्कोपी का उपयोग करके परिष्कृत क्वांटम मैनी-बॉडी सॉल्वर द्वारा ड्यूराक-टाइप नोडल स्पिन तरल घोषित किया गया था। शारीरिक समीक्षा X (2021)। डीओआई: 10.1103 / PhysRevX.11.031034

उल्लेख: मशीन लर्निंग का उपयोग कर क्वांटम स्पिन तरल पदार्थों की मॉडलिंग (नवंबर 19, 2021) 20 नवंबर, 2021 को https://phys.org/news/2021-11-quantum-liquids-machine.html से लिया गया।

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