通过机器学习找到离散对称群
Pablo Calvo-Barlés1,2, Sergio G Rodrigo1,3, Eduardo Sánchez-Burillo4
1<a href="https://ror.org/031n2c920">Instituto de Nanociencia y Materiales de Aragón (INMA)</a>, CSIC-<a href="https://ror.org/012a91z28">Universidad de Zaragoza</a>, Zaragoza 50009, Spain.
我们开发了一种机器学习方法,可以在物理系统中自动找到离散对称性. 这种方法可以识别参数变化,使系统属性保持不变,而不需要先前对称知识.
科学领域:
- 物理 物理学 物理
- 计算机科学 计算机科学
- 材料科学 材料科学 材料科学
背景情况:
- 发现物理系统中的对称性对于理解它们的行为至关重要.
- 传统的方法往往需要对系统的数学结构的先验知识.
- 自动化对称性发现可以加速科学研究在各种领域.
研究的目的:
- 引入一种新的机器学习方法,用于自动发现离散对称群.
- 证明该方法在没有先前的系统信息的情况下识别对称性的能力.
- 展示该方法在不同科学领域的多功能性.
主要方法:
- 开发了一种机器学习模型,命名为对称性寻求神经网络.
- 该模型学会识别使物理属性不变的参数转换.
- 在数学,纳米光子学和量子化学的各种系统上测试了该方法.
主要成果:
- 成功自动化了物理系统中离散对称群的发现.
- 该方法识别了对称性,而不需要对系统或其属性的预先知识.
- 在数学,纳米光子学和量子化学的例子中证明了应用性.
结论:
- 对称性寻找神经网络为发现基本对称性提供了一个强大的,自动化的工具.
- 这种机器学习方法扩大了对称分析的系统范围.
- 该方法具有很大的潜力,可以促进物理学,化学和材料科学领域的研究.
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