本文探讨了深度学习在量子系统中的应用，特别是深度卷积和递归网络的优势。研究提出了一种新的神经网络架构，能够有效模拟量子态，优化量子多体基态，并在多个量子系统中展现出优越的能量计算能力。此外，物理信息神经网络（PINNs）被用于解决非线性薛定谔方程，显示了其在识别潜力函数和提高计算效率方面的潜力。