論文の概要: Unreasonable effectiveness of unsupervised learning in identifying Majorana topology

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.13825v1
• Date: Mon, 15 Dec 2025 19:07:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-17 16:49:26.458217
• Title: Unreasonable effectiveness of unsupervised learning in identifying Majorana topology
• Title（参考訳）: マヨナトポロジの同定における教師なし学習の有効性
• Authors: Jacob Taylor, Haining Pan, Sankar Das Sarma,
• Abstract要約: 教師なし学習では、ディープラーニングのためのトレーニングデータにはラベルがない。 我々はオートエンコーダを用いて、現実的な短絡ナノワイヤにおけるマヨラナ分割におけるラベルなしデータにより、トポロジカルと自明さの区別が可能になることを確かめる。 これはマヨラナナノワイヤのトポロジーを識別するのに有用なツールかもしれない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.18206461789819073
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: In unsupervised learning, the training data for deep learning does not come with any labels, thus forcing the algorithm to discover hidden patterns in the data for discerning useful information. This, in principle, could be a powerful tool in identifying topological order since topology does not always manifest in obvious physical ways (e.g., topological superconductivity) for its decisive confirmation. The problem, however, is that unsupervised learning is a difficult challenge, necessitating huge computing resources, which may not always work. In the current work, we combine unsupervised and supervised learning using an autoencoder to establish that unlabeled data in the Majorana splitting in realistic short disordered nanowires may enable not only a distinction between `topological' and `trivial', but also where their crossover happens in the relevant parameter space. This may be a useful tool in identifying topology in Majorana nanowires.
• Abstract（参考訳）: 教師なし学習では、ディープラーニングのためのトレーニングデータにはラベルがないため、アルゴリズムは有用な情報を識別するためにデータに隠されたパターンを発見せざるを得ない。 これは原則として、トポロジーが決定的な確認のために常に明らかな物理的方法(例えば、トポロジカル超伝導)で現れるとは限らないため、トポロジカル秩序を特定するための強力なツールとなる可能性がある。 しかし問題は、教師なし学習は難しい課題であり、巨大なコンピューティングリソースを必要とすることだ。 本研究は,「トポロジカル」と「自明」を区別するだけでなく,関連するパラメータ空間で相互に交叉が生じている場合にも,マヨラナ・スプリッティングにおけるラベルのないデータが有効であることを示すために,オートエンコーダを用いた教師なし学習と教師なし学習を組み合わせたものである。 これはマヨラナナノワイヤのトポロジーを識別するのに有用なツールかもしれない。

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