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AI“见微知著”预测量子动力学
在量子物理学中， 准确预测大量粒子组成的“量子多体系统”的动态演化一直是一项极具挑战的任务。由于量子态的复杂性会随着粒子数量的增加呈指数级爆炸，试图计算或在实验中测量出系统的完整全貌十分困难。但是，近期中德科学家联合团队发表于《量子》期刊的一项研究提出了一种务实的新思路：研究人员放弃了对物理系统全貌的重构，而是向循环神经网络（RNN）输入系统在随机外部驱动力下产生的局部、可观测的物理数据。（剩余751字）
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