人工智能在开放量子多体系统中的应用

本文系统介绍了人工智能在开放量子多体系统研究中的应用进展。背景方面，真实量子系统不可避免地与环境耦合，这种耦合与量子多体效应相互交织会产生丰富的非平衡物理现象，但密度矩阵维度随系统规模指数增长，且耗散、相互作用和外场驱动相互耦合，导致精确求解极其困难。研究目的主要是从正向求解和目标调控两个方向出发，探索如何利用人工智能方法高效处理这些挑战。结论部分指出，通过神经网络密度矩阵方法直接压缩混态表示、利用神经网络规范相空间表示改善随机采样稳定性和模拟时间尺度，以及借助强化学习等实现量子态的逆问题设计与反馈控制，人工智能已在开放量子多体系统的理论建模、数值模拟和控制优化中展现出显著成效。这些方法不仅有助于深入理解耗散诱导的非平衡物理，也为未来更大规模、更复杂体系的量子模拟和量子调控提供了新的工具和思路。