Запис Детальніше

A machine learning approach to the Berezinskii-Kosterlitz-Thouless transition in classical and quantum models

Vernadsky National Library of Ukraine

Переглянути архів Інформація
 
 
Поле Співвідношення
 
Title A machine learning approach to the Berezinskii-Kosterlitz-Thouless transition in classical and quantum models
 
Creator Richter-Laskowska, M.
Khan, H.
Trivedi, N.
Maśka, M.M.
 
Description The Berezinskii-Kosterlitz-Thouless transition is a very specific phase transition where all thermodynamic quantities are smooth. Therefore, it is difficult to determine the critical temperature in a precise way. In this paper we
demonstrate how neural networks can be used to perform this task. In particular, we study how the accuracy
of the transition identification depends on the way the neural networks are trained. We apply our approach to
three different systems: (i) the classical XY model, (ii) the phase-fermion model, where classical and quantum
degrees of freedom are coupled and (iii) the quantum XY model.
Перехiд Березинського-Костерлiца-Таулесса є дуже специфiчним фазовим переходом, при якому всi термодинамiчнi величини є неперервними. Тому важко точно визначити критичну температуру. У цiй статтi
нами показано, як можна використати нейроннi мережi для розв’язання цього завдання. Зокрема, дослiджено, до якої мiри точнiсть розпiзнавання переходу залежить вiд способу навчання нейронних мереж.
Ми застосовуємо наш пiдхiд до трьох рiзних систем: (i) класична XY модель, (ii) фазово-фермiонна модель
iз взаємодiєю мiж класичними й квантовими ступенями вiльностi та (iii) квантова XY модель.
 
Date 2019-06-19T15:14:52Z
2019-06-19T15:14:52Z
2018
 
Type Article
 
Identifier A machine learning approach to the Berezinskii-Kosterlitz-Thouless transition in classical and quantum models / M. Richter-Laskowska, H. Khan, N. Trivedi, M.M. Maśka // Condensed Matter Physics. — 2018. — Т. 21, № 3. — С. 33602: 1–11. — Бібліогр.: 32 назв. — англ.
1607-324X
PACS: 64.60.-i, 05.70.Fh, 07.05.Mh
DOI:10.5488/CMP.21.33602
arXiv:1809.09927
http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/157119
 
Language en
 
Relation Condensed Matter Physics
 
Publisher Інститут фізики конденсованих систем НАН України