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机器学习识别六方伊辛晶格中的相位和相变
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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。 展开更多
关键词 主成分分析 六方伊辛晶格 相变
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