Fugu-MT 論文翻訳(概要): Mapping out phase diagrams with generative classifiers

論文の概要: Mapping out phase diagrams with generative classifiers

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.14894v1
Date: Mon, 26 Jun 2023 17:59:29 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-06-27 12:08:44.800873
Title: Mapping out phase diagrams with generative classifiers
Title（参考訳）: 生成型分類器による位相図のマッピング
Authors: Julian Arnold, Frank Sch\"afer, Alan Edelman, Christoph Bruder
Abstract要約: 位相分類問題は生成的分類器を用いて解くのが自然に適切であることを示す。このような生成的アプローチは、統計物理学と量子物理学の領域に固有のモデリング概念の恩恵を受ける。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0764671395172401
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: One of the central tasks in many-body physics is the determination of phase diagrams, which can be cast as a classification problem. Typically, classification problems are tackled using discriminative classifiers that explicitly model the conditional probability of labels given a sample. Here we show that phase-classification problems are naturally suitable to be solved using generative classifiers that are based on probabilistic models of the measurement statistics underlying the physical system. Such a generative approach benefits from modeling concepts native to the realm of statistical and quantum physics, as well as recent advances in machine learning. This yields a powerful framework for mapping out phase diagrams of classical and quantum systems in an automated fashion capable of leveraging prior system knowledge.
Abstract（参考訳）: 多体物理学における中心的な課題の1つは位相図の決定であり、分類問題として考えられる。通常、分類問題は、与えられたラベルの条件付き確率を明示的にモデル化する識別的分類器を用いて取り組まれる。ここでは,物理系に基づく測定統計の確率的モデルに基づく生成的分類器を用いて,位相分類問題の解法が自然に適切であることを示す。このような生成的アプローチは、統計的および量子物理学の領域に固有の概念のモデリングと、機械学習の最近の進歩から恩恵を受けている。これにより、従来のシステム知識を活用できる自動化された方法で、古典的および量子システムのフェーズ図をマッピングする強力なフレームワークが得られます。

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