無限時間経過後の量子状態を表すニューラルネットワークのイメージ図 ニューラルネットワークに対応する状態の「寿命」が最大化されるように最適化すると、外部環境とエネルギーを交換する状況にて、無限時間経過後に達成される量子状態の近似的な表式が得られる。 © 2019 Nobuyuki Yoshioka and Ryusuke Hamazaki. 東京大学大学院理学系研究科の吉岡信行大学院生と濱崎立資大学院生は、エネルギー散逸の影響に長時間さらされた量子状態が到達する定常状態を、ニューラルネットワークによって表現する手法を提案しました。本研究成果は、2019年6月28日付で、物性物理分野の学術雑誌であるPhysical Review Bに掲載され、雑誌編集者による注目論文(Editor’s suggestion)として採択されました。さらに、特にインパクトのある論文として、米国物理学会誌Physi