带有神经网络的蛇网用于检测相位图中的多个相位
Xiaodong Sun1, Huijiong Yang2, Nan Wu1,3
1College of Physics and Optoelectronics, Taiyuan University of Technology, Shanxi 030024, China.
Physical review. E
|July 19, 2023
概括
本研究将无监督机器学习扩展到使用多轮蛇模型的相位图. 它准确地从实验快照中确定多个相位的边界,而没有先前的相位知识.
科学领域:
- 物理 物理学 物理
- 计算科学 计算科学
- 机器学习 机器学习
背景情况:
- 无监督机器学习越来越多地用于研究阶段过渡.
- 主动轮模型 (蛇模型) 传统上用于图像分析.
- 之前的工作结合了蛇模型与人工神经网络,用于无监督的相位图确定.
研究的目的:
- 扩展阶段图确定无监督学习方法,以处理多个阶段边界.
- 开发一种更强大,更灵活的基于蛇的方法来分析实验数据.
- 为了准确地绘制复杂的相位图,而无需先前了解相位.
主要方法:
- 将单边形蛇模型扩展到多边形蛇网,用于识别多个相位边界.
- 应用人工神经网络来估计指导蛇的趋同的力量.
- 引入气球部队,以改善蛇的初始化和逃避局部最小值.
主要成果:
- 成功获得了Blume-Capel模型的三个和四个阶段的相位图.
- 证明了使用蛇网方法确定多个相位边界的能力.
- 验证了气球力量在增强蛇初始化灵活性方面的有效性.
结论:
- 开发的多轮蛇网为确定复杂的相位图提供了一种强大的无监督方法.
- 这种方法可以分析实验快照 (例如,来自冷原子实验) 没有先前存在的相位信息.
- 该方法推进了机器学习在凝聚物质物理学和材料科学中的应用.
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