Physically Constrained Ensemble Gaussian Process Modelling for Expensive Quantum Systems with Heteroskedastic Noise
本論文は、物理的一貫性のペナルティとアンサンブル学習を統合することで、高コストで不均一分散な量子シミュレーションを正確にモデリングする物理制約付きアンサンブルガウス過程(pc-EGP)フレームワークを導入し、従来のメソッドと比較して、ボース・ハバードモデルの重要パラメータの予測および超流動性のための化学的環境の最適化において優れた性能を実証するものである。