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基于深度学习的两分量BEC中量子相变点的识别

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识别物质的相变是物理学研究中一个重要问题。本文采用了一种混淆标签方案的卷积神经网络算法来识别两分量玻色-爱因斯坦凝聚(BEC)中量子相变点,通过计算神经网络输出的准确率,得到W型性能曲线,此性能曲线中间的极大值对应着量子相变的临界点。研究结果表明,深度学习得到的量子相变点与解析计算值吻合度较高。此混淆标签方案的深度学习研究方法可以应用到存在两种相的相变体系。
Identification of quantum phase transition point in two-component Bose-Einstein condensates based on deep learning
Recognizing the phase transition of matter is an important problem in physics research.Convolutional neural network algorithm of confusion label scheme is used to identify quantum phase transition point of two-component Bose-Einstein condensates(BEC)in this paper.By calculating the output accuracy of neural net-work,the W-shape performance curve is obtained.The maximum value in the middle of W-shape perform-ance curve corresponds to the critical point of quantum phase transition.The research results show that the criti-cal point obtained by deep learning is consistent with the analytic calculation results.The deep learning method of confusion label scheme can be applied to the phase transition system of existing two phases.

Quantum phase transitionBECDeep learningConvolutional neural network

梅万利、徐军

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华南农业大学 电子工程学院,广州 510642

华南农业大学 基础实验与实践训练中心,广州 510642

量子相变 BEC 深度学习 卷积神经网络

国家自然科学基金广东省自然科学基金

117051552017A030313025

2024

原子与分子物理学报
四川大学,四川省物理学会,中国物理学会原子与分子物理专业委员会

原子与分子物理学报

北大核心
影响因子:0.296
ISSN:1000-0364
年,卷(期):2024.41(2)
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