ハミルトニアン学習

量子力学に従う多粒子系（量子多体系）を特徴付けるエネルギー関数、すなわちハミルトニアンを少ないサンプルデータ数で効率的に学習する新手法を開発した。ハミルトニアン学習におけるデータサンプル数の必要十分条件は、量子多体系の粒子数Nに対してNα（1/2 < α < 3）であることを明らかにした。