5、使用机器学习优化和构建物理模型

使用机器学习优化和构建物理模型

1. 引言

机器学习在科学领域的应用日益广泛，尤其是在优化和构建物理模型方面。尽管该领域已经取得了很多成功，但这些方法大多侧重于优化现有模型的参数，而不是发现新的物理模型。本文将探讨如何使用机器学习来优化物理模型的参数，并进一步探索如何发现新的物理模型，从而推动科学发现的进程。

2. 优化模型参数

许多研究工作集中在构建机器学习系统来模拟特定的物理系统，并通过优化模型参数来解决具体问题。这种方法在解决复杂科学问题方面表现出色，例如通过加速量子系统的模拟来设计材料和分子。神经网络在这一领域中扮演了重要角色，尤其是在凝聚态物理学和多体系统中，神经网络被广泛用于表征相变。

2.1 成功案例

以下是机器学习在优化物理模型参数方面的一些成功案例：

应用领域	方法	结果
材料设计	加速量子系统模拟	设计新材料
分子合成	神经网络和图基网络	预测分子性质
相变表征	神经网络	描述相变过程

2.2 挑战

尽管这些方法