Arbeitsgruppe Schmitt
Wir verfolgen neuartige computergestützte Ansätze, um Quanten-Vielteilchenphänomene zu untersuchen. In unserer Forschung liegt ein besonderer Schwerpunkt auf der Entwicklung innovativer numerischer Methoden, die hierfür moderne Techniken des maschinellen Lernens einsetzen. Mit diesen Werkzeugen wollen wir Neuland betreten und die Entdeckung, detaillierte Untersuchung und Kontrolle komplexer Quantenzustände und ihrer Dynamik ermöglichen. Unsere Gruppe ist an der Universität Regensburg angesiedelt und Teil des PGI-8 am FZ Jülich.
In the beginning of this week, we had a fantastic workshop in Würzburg to kick off our new DFG Research Unit FOR5919 “Machine Learning for Complex Quantum States”. Together with the participants and three invited speakers we discussed various topics ranging from machine learning-enhanced quantum gas experiments to …
Learn about our group’s work at the DPG Spring Meeting 2026: Optimization and Representability of time-dependent Neural Quantum States: a study of the 1D critical quantum Ising model Compression of Floquet random circuits Enhancing efficiency of local-information time evolution Operator Lanczos approach enabling neural …
We welcome Sven, who joins our team as a new Postdoc. Sven will investigate the inner workings of neural quantum states and what this means for time evolution.