物性物理学：圧力下の水素を計算する

水素は、極端な圧力下ではさまざまな複雑な相挙動を示し、その詳細を解明することは依然として困難である。これは、理論モデルが限界に達していて、得られる結果が実験データと（そしてモデル間でも）一致しないように見えることがあり、解釈が困難だからである。今回B Chengたちは、機械学習の力を借りて系のサイズと時間スケールの制約を克服することによって、こうした困難の一部、特に計算コストに由来する困難の回避を試みている。この手法に基づくシミュレーションの結果は、既存の理論的および実験的な不一致の多くを説明でき、水素の相図では隠れた臨界点が重要な役割を果たすことを示唆している。

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