用神经网络二分类金属Li的波函数

用金属Li的波函数作为训练集去训练一个二分类的网络。

显然li核外有3个电子，最外层2s轨道只有一个电子。这个电子可能有两个自旋方向↑↓，自旋向上或者向下。

(↑,↓)-n*m*k-(1,0)(0,1)

自旋向上的一组波函数与自旋向下的一组波函数构成一对训练集去向对方收敛分类。

所以这个网络的分类结果应该是多少？

如果是（100%，0）或者（0，100%）表明自然状态的li可能最外层电子都是自旋向上的或者都是自旋向下的。很显然这个结果与事实不符。这个网络的结果应该是50%，50%

(↑,↓)-n*m*k-(1,0)(0,1) 50%，50%

也就是↑,↓这两个状态在逻辑上变成一种彼此无法区分状态同时存在，形成所谓的双重态。

由此量子物理的双重态或多重态可以很容易的用神经网络去定义，比如一个三重态

(1,2)-n*m*k-(1,0)(0,1) 50%，50%

(1,3)-n*m*k-(1,0)(0,1) 50%，50%

(2,3)-n*m*k-(1,0)(0,1) 50%，50%

如果3个状态彼此无法区分，分辨准确率恒为50%，也就是三重态。

如果将智慧理解成是一个可被无限分类的对象，则所谓的智慧就是一个n重态的叠加态。

所谓现在就是过去和未来的叠加态。

用神经网络二分类金属Li的波函数相关推荐

神经网络权重与核子的波函数
(A,B)---m*n*k---(1,0)(0,1) 假设1:完全相同的两个对象无法被分成两类,与之对应的分类迭代次数为无穷大,分类准确率是50%,50%.相等收敛标准下迭代次数越大表明二者差异越小. ...
图片→矩阵→空间→坍缩-→质点--用神经网络将空间坍缩成粒子的实验数据汇总
为了理解神经网络具体是如何将两个对象分类的,假设神经网络的作用相当于弹簧,并且用实验数据证明了二分类0,1到0,9的数据都是符合这个假设的.证明数学上是可能将神经网络的收敛过程理解成是弹簧的并联过程. ...
神经网络与定态薛定谔方程
定态薛定谔方程是如果是定态的自由粒子,这个方程的解是因为是定态的波函数与时间无关,这个粒子的能量E不随时间变化假设E=1,让t→0 所以波函数变成让A和都等于1 让神经网络里的节点都是在位形空 ...
AI求解薛定谔方程，兼具准确度和计算效率，登上《自然-化学》
来源:机器学习研究组订阅号即使并非物理学界人士,我们也对薛定谔这个名字并不陌生,比如「薛定谔的猫」.著名物理学家埃尔温 · 薛定谔是量子力学奠基人之一,他在 1926 年提出的薛定谔方程(Schrö ...
[人工智能]隔墙有眼，吓屎了
让"不可见"可见!利用无线电波,MIT团队让机器视觉穿透墙壁和黑暗,不会侵犯隐私转载自大数据文摘大数据文摘出品编译:林苗.Aileen 我们知道,机器视觉的识别能力非常令人 ...
行人重识别(3)——行人重识别（基于图像）综述
!转载请注明原文地址!--东方旅行者更多行人重识别文章移步我的专栏:行人重识别专栏本文目录基于图像的行人重识别一.表征学习方法 1.浅层视觉特征 2.中层视觉特征(语义属性) 3.深层视觉特征 ...
量子纠缠：从量子物质态到深度学习
1引言经典物理学的主角是物质和能量.20 世纪初,爱因斯坦写下E =mc2 ,将质量和能量统一在了一起.而从那之后,一个新角色--信息(Information)--逐渐走向了物理学舞台的中央.信息是 ...
LCDet Low-Complexity Fully-Convolutional Neural Networks for Object Detection in Embedded Systems
Subarna Tripathi UC San Diego∗ stripathi@ucsd.edu Byeongkeun Kang UC San Diego bkkang@ucsd.edu V asu ...
Modelling Context and Syntactical Features for Aspect-based Sentiment论文阅读笔记（ACL2020）
目录原文翻译:基于方面的情感分析的上下文和句法特征建模摘要: 1 介绍 2 相关工作 3 方法提出 3.1 方面提取 3.1.1 输入表示 3.1.2 词性嵌入 3.1.3 基于依赖关系的嵌入 3 ...

用神经网络二分类金属Li的波函数

用神经网络二分类金属Li的波函数相关推荐

最新文章

热门文章