报告人：秦明普 副教授（上海交通大学）

题目：Recent development in Neural Quantum States

时间：2026年10月12日（周一）下午15：00

地点：理工楼1226

联系人：赵继泽

报告摘要：

In this talk I will review recent progress in Neural Quantum States (NQS). We introduced Transformer‑ and CNN‑based backflow architectures and, together with a newly developed, highly efficient optimization scheme, they enable us to achieve state‑of‑the‑art results for the two‑dimensional Hubbard model. More recently, we have built a hybrid framework that integrates neural networks with tensor networks, delivering the most accurate ground state energy to date for the J₁–J₂ Heisenberg model at the most frustrated point on square lattice. I will discuss the algorithmic innovations behind these advances.

个人简介：

秦明普，2008年毕业于北京航空航天大学。2013年在中国科学院物理研究所获得理学博士学位。之后在威廉玛丽学院从事博士后工作。2019年加入上海交通大学物理与天文学院任长聘教轨副教授，2025年任长聘副教授。主要研究方向为凝聚态物理中的强关联量子多体问题。致力于发展和改进强关联量子多体计算方法。专注于Hubbard相关模型的准确求解。最近兴趣在量子多体计算与量子信息/计算以及神经网络量子态的融合。