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机器学习识别六方伊辛晶格中的相位和相变
1
作者
徐杲
张铭豪
《应用物理》
2024年第4期197-202,共6页
机器学习可以在对系统潜在特性缺乏先验知识的情况下,识别数据中的模式并发现物理系统的性质和物理量。在本文中,我们使用非监督机器学习技术——主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)方法识别六方伊辛晶格的相和相变。研究表...
机器学习可以在对系统潜在特性缺乏先验知识的情况下,识别数据中的模式并发现物理系统的性质和物理量。在本文中,我们使用非监督机器学习技术——主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)方法识别六方伊辛晶格的相和相变。研究表明,PCA可以成功识别六方伊辛晶格的相变并定位相变临界温度。此外,通过PCA所获得的第一和第二主成分还可用于确定晶格的磁化强度和磁化率。
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关键词
主成分分析
六方伊辛晶格
相
相变
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职称材料
题名
机器学习识别六方伊辛晶格中的相位和相变
1
作者
徐杲
张铭豪
机构
绍兴文理学院数理信息学院
出处
《应用物理》
2024年第4期197-202,共6页
文摘
机器学习可以在对系统潜在特性缺乏先验知识的情况下,识别数据中的模式并发现物理系统的性质和物理量。在本文中,我们使用非监督机器学习技术——主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)方法识别六方伊辛晶格的相和相变。研究表明,PCA可以成功识别六方伊辛晶格的相变并定位相变临界温度。此外,通过PCA所获得的第一和第二主成分还可用于确定晶格的磁化强度和磁化率。
关键词
主成分分析
六方伊辛晶格
相
相变
分类号
G63 [文化科学—教育学]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
机器学习识别六方伊辛晶格中的相位和相变
徐杲
张铭豪
《应用物理》
2024
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