【学术视频】第五届全国统计物理与复杂系统学术会议 | 中科院理论物理研究所张潘研究员
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图 | 张潘
题 目：Solving Statistical Mechanics using Variational Autoregressive Networks
报告人：张潘单 位：中国科学院理论物理研究所时 间：2019-07-28地 点：中国科学技术大学扫码观看精彩报告视频
报告摘要
In statistical physics, we are interested in hard tasks such as computing free energy, estimating physical quantities such as magnetizations and correlations, and generating uncorrelated samples. In this talk I will introduce a new framework for solving these statistical mechanics problems for systems with a finite size. The approach extends the celebrated variational mean-field approaches using autoregressive networks, a neural network model which supports direct sampling and exact calculation of normalized probability of configurations. Training of the network employs the policy gradient approach in reinforcement learning, which unbiasedly estimates the gradient of variational parameters. We apply our approach to several classic systems, including 2-d Ising models, Hopfield model, Sherrington-Kirkpatrick spin glasses, and the inverse Ising model, for demonstrating its advantages over exiting variational mean-field methods.
个人简介
张潘，本科毕业于兰州大学理论物理专业；2000年9月-2009年7月在兰州大学完成硕博连读；2009年10月-2015年9月，分别在意大利Politecnico di Torino，法国巴黎E.S.P.C.I.，美国Santa Fe Institute做博士后研究工作；2015年9月-2018年12月任中科院理论物理研究所副研究员；2019年1月至今任中科院理论物理研究所研究员。其研究方向为统计物理与机器学习的交叉领域。目前研究兴趣包括自旋玻璃理论，消息传递算法，随机矩阵，统计推断，以及网络和机器学习中的一些基础问题。
会议简介
全国统计物理与复杂系统学术会议由中国科学院理论物理研究所主办，是我国统计物理与复杂系统领域最具影响力的学术活动，每两年举办一届。第五届全国统计物理与复杂系统学术会议于2019年7月26日至7月29日在安徽举行，会议主要以邀请报告、口头报告及张贴报告的形式，交流国内外统计物理与复杂系统领域的最新进展，同时讨论中国统计物理与复杂系统研究的现状与发展趋势。此次会议由中国科学院理论物理研究所主办，中国科学技术大学承办，安徽大学、安庆师范大学、安徽师范大学协办。
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