論文の概要: Unsupervised learning of site percolation based on shuffled configurations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.14725v1
• Date: Mon, 20 Nov 2023 10:21:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-03 13:40:52.263222
• Title: Unsupervised learning of site percolation based on shuffled configurations
• Title（参考訳）: シャッフル構成に基づくサイトパーコレーションの教師なし学習
• Authors: Dian Xu, Shanshan Wang, Feng Gao, Wei Li and Jianmin Shen
• Abstract要約: 本研究では、教師なし学習に基づく主成分分析(PCA)とオートエンコーダ(AE)を適用し、平衡相転移におけるパーコレーションモデルの様々な構成を研究する。 本研究では,ニューラルネットワークの入力として使用するパーコレーショングラフのランダム化と選択を行い,解析を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.91923079447459
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the field of statistical physics, machine learning has gained significant popularity and has achieved remarkable results in recent studies on phase transitions.In this paper, we apply Principal Component Analysis (PCA) and Autoencoder(AE) based on Unsupervised learning to study the various configurations of the percolation model in equilibrium phase transition. In certain phase transition models, such as the DP model in non-equilibrium phase transitions, the order parameter is particle density. However, in some other phase transition models, such as the percolation model, it is not. This study involved randomizing and selecting percolation graphs to be used as input for a neural network, and analyzed the obtained results, indicating that the outputs of the single latent variable of AE and the first principal component of PCA are signals related to particle density.
• Abstract（参考訳）: 統計物理学の分野では,近年の相転移研究において,機械学習が注目されている。本論文では,非教師なし学習に基づく主成分分析(pca)とオートエンコーダ(ae)を適用し,平衡相転移におけるパーコレーションモデルの様々な構成について検討する。 非平衡相転移におけるDPモデルのような特定の相転移モデルでは、順序パラメータは粒子密度である。 しかし、パーコレーションモデルのような他の相転移モデルでは、そうではない。 本研究は、ニューラルネットワークの入力として使用するパーコレーショングラフのランダム化と選択を行い、得られた結果を分析し、aeの単一潜在変数とpcaの第1主成分の出力が粒子密度に関連する信号であることを示す。

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