数据集概述
本数据集为论文《Variational Monte Carlo with neural network quantum states for a Yang-Mills matrix model》的配套数据，包含支撑论文图表的数值数据文件，涉及不同参数下的能量、极化率等物理量计算结果，为量子场论相关研究提供实证数据支持。
文件详解
- 压缩文件：
- data_figs_2_7.zip：ZIP格式压缩包，可能包含论文中第2至7图的原始数据或可视化素材
- CSV数据文件：
- data_N4.csv：CSV格式，包含N=4时的物理量数据，字段包括温度（Temp）、参数L、参数a、能量（Energy）及误差（E_err）、极化率（Pol）及误差（Pol_err）、TrX²及误差（TrX_err）、TrF²及误差（TrF_err）
- N4_werr_4126.csv：CSV格式，包含N=4时的参数a_max、数据点数（data_points）及np_1至np_5的带误差数值（如0.63904(23)）
- data_N3.csv：CSV格式，推测为N=3时的物理量数据，结构参考data_N4.csv
- N3_werr_4126.csv：CSV格式，推测为N=3时的带误差数值数据，结构参考N4_werr_4126.csv
适用场景
- 量子场论研究：验证杨-米尔斯矩阵模型的变分蒙特卡洛计算方法
- 神经网络量子态应用：分析神经网络在量子多体系统模拟中的性能
- 计算物理实验复现：复现论文中关于能量、极化率等物理量的计算结果
- 数值方法比较：对比不同参数设置下量子态模拟的精度与效率
