Giuseppe Carleo
EPFL SB IPHYS CQSL
PH H2 477 (Bâtiment PH)
Station 3
1015 Lausanne
+41 21 693 93 96
Office: PH H2 477
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PH H2 477 (Bâtiment PH)
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PH H2 477 (Bâtiment PH)
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PH H2 477 (Bâtiment PH)
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Office: PH H2 477
EPFL › VPA › VPA-AVP-DLE › AVP-DLE-EDOC › EDPY-ENS
EPFL SB IPHYS CQSL
PH H2 477 (Bâtiment PH)
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1015 Lausanne
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Office: PH H2 477
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Formation
PhD
| in Theory and Numerical Simulation of the Condensed Matter2007 – 2011 SISSA, International School for Advanced Studies, Trieste, Italy
Master in Physics
|2005 – 2007 Sapienza University, Rome, Italy
Bachelor in Physics
|2002 – 2005 Sapienza University, Rome, Italy
Publications représentatives
Solving the quantum many-body problem with artificial neural networks
Giuseppe Carleo, and Matthias Troyer
Published in Science, 355:602, 2017 in
Neural-network quantum-state tomography
Giacomo Torlai, Guglielmo Mazzola, Juan Carrasquilla, Matthias Troyer, Roger Melko, and Giuseppe Carleo
Published in Nature Physics, 14:447, 2018 in
Machine learning and the physical sciences
Giuseppe Carleo et al.
Published in Reviews of Modern Physics, 91:045002, 2020 in
Localization and Glassy Dynamics Of Many-Body Quantum Systems
Giuseppe Carleo, Federico Becca, Marco Schiró, and Michele Fabrizio
Published in Scientific Reports 2, 243 (2012) in
Neural-Network Approach to Dissipative Quantum Many-Body Dynamics
Michael J. Hartmann, and Giuseppe Carleo
Published in Phys. Rev. Lett. 122, 250502, 2019 in
Quantum Natural Gradient
James Stokes, Josh Izaac, Nathan Killoran, and Giuseppe Carleo
Published in Quantum 4, 269 (2020) in
Doctorant·es actuel·les
Linda Mauron, Gabriel Maria Pescia, Clemens Giuliani, David Linteau, Alessandro Sinibaldi, Imelda Romero, Gian Gentinetta, Samuele Piccinelli, Shao Hen Chiew
A dirigé les thèses EPFL de
Dian Wu, Julien Sebastian Gacon
Cours
Advanced computational physics
Le cours couvre l'algèbre linéaire dense/creuse, les méthodes variationnelles en mécanique quantique et les techniques Monte Carlo. Les étudiants implémentent des algorithmes pour des problèmes physiques complexes. Allie théorie et exercices de programmation.
Computational quantum physics
La simulation numérique des systèmes quantiques est essentielle en physique moderne. Ce cours offre une introduction aux approches de simulation principales, combinant cours théoriques et exercices pratiques, utilisant des ordinateurs classiques et quantiques.
Lecture series on scientific machine learning
Ce cours présente des travaux sur la façon dont les questions scientifiques peuvent être abordées à l'aide de l'apprentissage automatique. L'apprentissage automatique permet d'extraire des connaissances à partir de données de manière automatisée. Nous apprendrons à partir d'exemples concrets.
Quantum physics IV
Introduction à la formulation de la mécanique quantique comme une intégrale de chemin. Dérivation de l'expansion de perturbation des fonctions de Green en termes de diagrammes de Feynman. Plusieurs applications seront présentées, y compris certains effets non perturbateurs.