Fugu-MT 論文翻訳(概要): Neural network topological snake models for locating general phase diagrams

論文の概要: Neural network topological snake models for locating general phase diagrams

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.09699v1
Date: Thu, 19 May 2022 17:06:18 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-05-20 14:49:56.338600
Title: Neural network topological snake models for locating general phase diagrams
Title（参考訳）: 一般位相図の同定のためのニューラルネットワークトポロジカルスネークモデル
Authors: Wanzhou Zhang, Huijiong Yang, and Nan Wu
Abstract要約: 本稿では, (i) ネットワーク形状のヘビモデル, (ii) 差別的協調ネットワークを備えたトポロジカル変換可能なヘビモデルを紹介する。本手法は,冷間原子や他の実験から構成のスナップショットのみを用いて位相図を決定することができる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.313191744122902
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Machine learning for locating phase diagram has received intensive research interest in recent years. However, its application in automatically locating phase diagram is limited to single closed phase boundary. In this paper, in order to locate phase diagrams with multiple phases and complex boundaries, we introduce (i) a network-shaped snake model and (ii) a topologically transformable snake with discriminative cooperative networks, respectively. The phase diagrams of both quantum and classical spin-1 model are obtained. Our method is flexible to determine the phase diagram with just snapshots of configurations from the cold-atom or other experiments.
Abstract（参考訳）: 位相図の配置のための機械学習は近年、大きな研究関心を集めている。しかし、位相図の自動配置への応用は、単一の閉位相境界に限られる。本稿では,複数の位相と複雑な境界を持つ位相図を求めるため,本論文で紹介する。 (i)網型蛇型モデルと (ii) 識別協調ネットワークを有するトポロジカル変換可能なヘビ。量子および古典スピン-1モデルの相図を得る。本手法は冷間原子や他の実験から構成のスナップショットのみを用いて位相図を決定することができる。

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