計算物質科学に登場する用語を解説しますあかさたなはまや~わニューラルネットワーク動物の脳の神経構造を模した機械学習手法の一つ。ニューラルネットワークは多数のノード(ニューロン)が結合された構造を持つ。ニューラルネットワークには様々な種類があるが、代表的なものとしては、教師付き学習に用いられる順伝播(フィードフォワード)型ニューラルネットワーク(パーセプトロンとも呼ばれる)と、教師なし学習に用いられる制限付きボルツマンマシン(RBM)があげられる。モデル生成、クラス分類など、さまざまな分野で広く使われている。(マテリアルズ・インフォマティクス)などへの応用が進んでいる。教科書には、有限温度の物理量(例えば、内部エネルギーや比熱など)は、ボルツマン重みに従って物理量の平均をとる、いわゆるアンサンブル平均を行うことで求めることができると書いてあります。ベクトルを求める必要があるために、計算コストは基底状態計算に比べて大きく、実用的な計算を行うのはほとんど不可能でした。ところが、近年の量子統計力学の研究の進展によって、有限温度の物理量が、原理的にはたった一つの波動関数の期待値として計算できることが示されました。1988]で独立に再発見またはその証明がなされています。杉浦-清水は2012年の論文で、有限温度の物理量が一つの波動関数で置き換えられることの証明を行い、その熱的純粋量子状態の簡便な構成方法を示しました。state)と名付けました。この手法はHΦに実装されており、完全対角化を行うことなく、広汎な量子格子模型の有限温度計算が行えるように整備してあります。最近の計算例としてはフラストレートしたハバード模型の有限温度物理量の解析を行った論文があります。