AIが解く世界の難問 · 物理学 · arXiv · 2026-10-23
創発的集団ダイナミクスのグラフ再帰学習
原題: Graph-Recurrent Learning of Emergent Collective Dynamics
相関電子系における集団的秩序の時間発展は、瞬間的な観測量だけでは閉じた無記憶の記述にならない場合がある。本研究では、ゲート付き再帰メモリとグラフのメッセージパッシングを組み合わせたグラフ再帰ニューラルネットワーク（GRNN）を提案し、微視的な運動方程式を与えずに軌跡から直接ダイナミクスを学習する。半古典Holstein模型における電荷密度波秩序の創発的ダイナミクスに適用したところ、ドメインの粗大化過程における時間・空間相関と動的スケーリングを再現した。