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| ファイル | 記述 | サイズ | フォーマット | |
|---|---|---|---|---|
| drigk04682.pdf | Dissertation_全文 | 1.78 MB | Adobe PDF | 見る/開く |
| yrigk04682.pdf | Abstract_要旨 | 184.42 kB | Adobe PDF | 見る/開く |
| タイトル: | Path optimization with neural network for sign problem in quantum field theories |
| その他のタイトル: | 量子場の理論における符号問題のためのニューラルネットワークによる経路最適化 |
| 著者: | Mori, Yuto |
| 著者名の別形: | 森, 勇登 |
| キーワード: | Lattice field theory Sign problem Machine learning Neural network Lattice QCD |
| 発行日: | 23-Mar-2021 |
| 出版者: | Kyoto University |
| 学位授与大学: | 京都大学 |
| 学位の種類: | 新制・課程博士 |
| 取得分野: | 博士(理学) |
| 報告番号: | 甲第23005号 |
| 学位記番号: | 理博第4682号 |
| metadata.dc.date.granted: | 2021-03-23 |
| 請求記号: | 新制||理||1672(附属図書館) |
| 研究科・専攻: | 京都大学大学院理学研究科物理学・宇宙物理学専攻 |
| 論文調査委員: | (主査)教授 大西 明, 准教授 菅沼 秀夫, 教授 田中 貴浩 |
| 学位授与の要件: | 学位規則第4条第1項該当 |
| DOI: | 10.14989/doctor.k23005 |
| URI: | http://hdl.handle.net/2433/263466 |
| 出現コレクション: | 050 博士(理学) |
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