Méthodes numériques stochastiques pour les systèmes quantiques à plusieurs corps

Cette séance de cours couvre des sujets tels que la diagonalisation exacte, les méthodes variationnelles, les états quantiques des réseaux neuronaux, l'apprentissage automatique et l'optimisation stochastique pour les systèmes quantiques à plusieurs corps. Il explore l'utilisation des méthodes de matrice de densité, des méthodes de trajectoire et des ansatzes variationnels pour étudier les systèmes quantiques. L'instructeur discute du cadre de l'équation maître de Lindblad, des méthodes numériques pour les matrices de densité et du codage neuronal des opérateurs. Les exemples incluent le modèle d'Ising quantique piloté-dissipatif et le principe variationnel pour trouver des états de base. La séance de cours se termine par l'application des réseaux de neurones dans l'approximation des matrices de densité et l'efficacité de Monte Carlo variationnel pour les systèmes quantiques ouverts.