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清华大学翟荟教授学术报告

来源: 本站原创    作者:keyan   发布时间:2017/7/19 17:04:09

四川大学物理科学与技术学院理论物理中心

物理学术报告

 

报告题目:机器学习和物理学

报告人:翟荟教授(清华大学高等研究院)

时间:201788日星期二上午10

会场:物理馆323报告厅

 

摘要:

将机器学习的方法用于物理学的研究,是一个新兴的研究方向,其最终目标是希望利用人工智能,发现人类尚未了解的物理规律。但作为通向这一目标的起点,我们需要将机器学习的算法用于我们已知的物理问题,看看机器学习得到的结果和我们已知的理解是否符合,以及从一些简单的例子入手了解机器学习的物理问题的机理。本报告将介绍几个我们最近在这方面的工作。机器学习大体分为无监督学习和监督学习。在无监督学习方面,我们将介绍如何用机器学习算法对经典统计模型的不同态进行分类,以及这种分类和物理学中用序参量的分类方式是否吻合;在监督学习方面,我们将介绍如何让机器学会计算拓扑能带的拓扑数,以及计算两体散射问题的散射长度,并且分析机器学到了波恩近似的公式。

 

报告人简介:

翟荟教授2002年本科毕业于清华大学物理系基础科学班,20051月在清华大学高等研究中心获物理学博士学位。曾经在美国俄亥俄州立大学、加州大学伯克利分校和洛伦兹伯克利国家实验室从事博士后研究。2009年起任清华大学高等研究院研究员,2012年获得长聘,2015年任高等研究院教授。获得中组部青年拔尖人才称号,为国家自然科学基金杰出青年基金获得者、教育部长江学者特聘教授。研究领域是冷原子量子气体等量子物质的理论研究,主要包括强相互作用的冷原子量子气体、基于冷原子体系的拓扑物态、光晶格中冷原子量子模拟。针对更一般的关于量子物质的研究,目前主要关注Holographic Quantum Matter, Floquet SystemMachine Learning等方面。发表SCI论文75篇,其中Science 1篇,Nat. Phys. 2篇,Phys.Rev.Lett.23篇,Rep. Prog. Phys综述文章1篇,SCI总引用约3000余次,Google Scholar总引用4500余次。

 

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