Izbrane teme sodobne fizike in matematike
Zaradi napredkov v algoritmih in procesorski moči je postalo strojno učenje zelo močno orodje. Članek se začne s kratko predstavitvijo strojnega učenja, nato predstavi dva primera uporabe strojnega učenja v kvantni fiziki in zaključi z opisom potencialnih pohitritev, ki jih strojnemu učenju obljubljajo kvantni računalniki. Prvi primer obravnana metodo za določanje osnovnega stanje elektrona v 2D potencialu, drugi pa predstavi uporabo strojnega učenja pri opisu kvantnih mnogodelčnih sistemov.
Advances in processing power and algorithms have made machine learning a very potent tool. This article attempts to introduce machine learning and present two applications of machine learning in quantum physics. The first example deals with the ground state energy of an electron in 2D potential, while the second one touches upon the applicability of machine learning to the quantum many-body problems. The article concludes with a brief description of potential machine learning speed-ups promised by quantum computers.