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동적 평균장 이론(dynamical mean-field theory, DMFT)에서 해밀토니안 기반의 불순물 풀이개(impurity solver)는 계산비용을 관리 가능한 수준으로 유지하기 위해 연속적인 혼성함수(hybridization function)를 유한한 유효 저장소로 환원한다. 이 과정은 연속 혼성함수와 유한한 수의 저장소 궤도의 혼성함수를 정량적으로 나타내는 비용함수를 최소화하는 방식으로 이루어진다. 다만 유효 저장소의 수가 증가함에 따라 다차원 비용 함수의 최소화 문제가 복잡해지고 최적화된 매개변수를 찾기 위한 계산 비용이 더욱 증가한다. 우리는 이러한 문제의 해결방안으로 계산 집약적인 작업을 대체하기 위해 지도 학습을 통한 기계 학습 접근 방식을 도입한다. 본 논문에서는 여러 속성과 꼬리표를 시험하여 시간 소모가 큰 저장소 맞춤 과정을 우회할 수 있는 효율적인 기계 학습 모형을 식별한다.
목차
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 방법론과 모형
Ⅲ. 기계 학습을 위한 자료 구축
Ⅳ. 기계 학습 결과
Ⅴ. 결론
REFERENCES
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