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J-GLOBAL ID：202202245918397171   整理番号：22A0985656

二次元渦形状の機械学習分類【JST・京大機械翻訳】

Machine-learning classification of two-dimensional vortex configurations

著者 (2件)： Sharma Rama (Optical Sciences Centre, Swinburne University of Technology, Melbourne, Victoria 3122, Australia) ,  Simula Tapio P. (Optical Sciences Centre, Swinburne University of Technology, Melbourne, Victoria 3122, Australia)
資料名： Physical Review. A  (Physical Review. A)
巻： 105  号： 3  ページ： 033301  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0323D  ISSN： 2469-9926  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 平面超流体Bose-Einstein凝縮体における量子化渦の計算機生成配置を考察した。教師なし機械学習技術は,そのような渦構成の分類にうまく使用でき,物質の顕著な渦相を同定することを示した。したがって,二次元量子乱流に関する実験によって得る渦構成の大規模データセットを自動的に分類するために,機械学習法を適用することができた。Copyright 2022 The American Physical Society All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 超流動 ,  量子化 ,  計算機発生 ,  *二次元 ,  *機械学習
準シソーラス用語： 大規模データセット ,  教師なし機械学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 統計力学一般,多体問題  (BA08010Q)

タイトルに関連する用語 (3件)： 渦 ,  機械学習 ,  分類