論文の概要: Heuristic machinery for thermodynamic studies of SU(N) fermions with neural networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.14142v2
• Date: Sat, 19 Dec 2020 02:48:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-12 20:13:38.439813
• Title: Heuristic machinery for thermodynamic studies of SU(N) fermions with neural networks
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークを用いたSU(N)フェルミオンの熱力学研究のためのヒューリスティック機械
• Authors: Entong Zhao, Jeongwon Lee, Chengdong He, Zejian Ren, Elnur Hajiyev, Junwei Liu, and Gyu-Boong Jo
• Abstract要約: 機械学習分析を用いて機械を導入する。 我々は、SU($N$)スピン対称性内で相互作用する超低温フェルミオンの密度プロファイルにおける熱力学的研究の導出に機械を用いる。 我々の機械学習フレームワークは、SU($N$) フェルミ液体の理論的記述を検証できる可能性を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1910997817688513
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The power of machine learning (ML) provides the possibility of analyzing experimental measurements with an unprecedented sensitivity. However, it still remains challenging to probe the subtle effects directly related to physical observables and to understand physics behind from ordinary experimental data using ML. Here, we introduce a heuristic machinery by using machine learning analysis. We use our machinery to guide the thermodynamic studies in the density profile of ultracold fermions interacting within SU($N$) spin symmetry prepared in a quantum simulator. Although such spin symmetry should manifest itself in a many-body wavefuction, it is elusive how the momentum distribution of fermions, the most ordinary measurement, reveals the effect of spin symmetry. Using a fully trained convolutional neural network (NN) with a remarkably high accuracy of $\sim$94$\%$ for detection of the spin multiplicity, we investigate how the accuracy depends on various less-pronounced effects with filtered experimental images. Guided by our machinery, we directly measure a thermodynamic compressibility from density fluctuations within the single image. Our machine learning framework shows a potential to validate theoretical descriptions of SU($N$) Fermi liquids, and to identify less-pronounced effects even for highly complex quantum matter with minimal prior understanding.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)のパワーは、前例のない感度で実験的な測定を分析する可能性を提供する。 しかし、物理観測物に直接関係する微妙な効果を探索し、MLを用いた通常の実験データから物理を理解することは依然として困難である。 本稿では,機械学習解析を用いたヒューリスティック機械を提案する。 量子シミュレータで作製したSU($N$)スピン対称性内で相互作用する超低温フェルミオンの密度分布における熱力学的研究の導出に機械を用いる。 このようなスピン対称性は多体導波路に現れなければならないが、フェルミオンの運動量分布がスピン対称性の影響を最も通常の測定値として示すことは明らかである。 スピン乗数の検出に$\sim$94$\%$という極めて高い精度で、完全に訓練された畳み込みニューラルネットワーク(NN)を用いて、その精度が、フィルタされた実験画像による様々な低輝度効果に依存するかを調べる。 機械によって導かれる熱力学的圧縮性は, 単一の画像内の密度変動から直接測定する。 我々の機械学習フレームワークは、SU($N$)のフェルミ液体の理論的記述を検証し、最小の事前理解を持つ非常に複雑な量子物質であっても、より顕著な効果を識別する可能性を示している。

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