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J-GLOBAL ID：202202261964415055   整理番号：22A0578446

Berezinskii-Kosterlitz-Thouless転移 ベンチマークによる普遍的ニューラルネットワーク研究【JST・京大機械翻訳】

Berezinskii-Kosterlitz-Thouless transition - A universal neural network study with benchmarks

著者 (2件)： Tseng Y.-H. (Department of Physics, National Taiwan Normal University, 88, Sec.4, Ting-Chou Rd., Taipei 116, Taiwan) ,  Jiang F.-J. (Department of Physics, National Taiwan Normal University, 88, Sec.4, Ting-Chou Rd., Taipei 116, Taiwan)
資料名： Results in Physics  (Results in Physics)
巻： 33  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W3368A  ISSN： 2211-3797  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 200サイトの1次元格子上で一度訓練された教師つきニューラルネットワーク(NN)を用いて,二次元(2D)古典的XYと2D一般化古典的XYモデルのBerzinskii-Kosterlitz-Thouless相転移を計算した。特に,研究した系のバルク量Binder比とスピン状態の両方を用いて,NN予測に必要な構成を構築した。半経験的有限サイズのスケーリングを関連データに適用することにより,NNアプローチにより得られた臨界点は,文献で確立された既知の結果と良く一致した。これは,考察したモデルのそれぞれに対して,その様々な相の決定は,ほんの少しの情報を必要とすることを意味する。ここで示した結果は,採用した普遍的NNが対称性破壊関連相転移に対して有効であるだけでなく,トポロジーに関連した相転移の臨界点の計算にも働くことを示した。計算における使用したNNの効率を,いくつかの詳細なベンチマーク計算を行うことにより調べた。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 位相幾何学 ,  相転移 ,  対称性 ,  *ニューラルネットワーク ,  臨界点 ,  モデル ,  二次元 ,  XY模型 ,  *Kosterlitz-Thouless転移 ,  *ベンチマーク
準シソーラス用語： スピン状態 ,  一次元格子 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： モンテカルロシミュレーション ,  ニューラルネットワーク ,  Berezinskii-Kosterlitz-Thouless転移

分類 (2件)： 磁性理論  (BM06020X) ,  相転移・臨界現象一般  (BL04010V)

タイトルに関連する用語 (4件)： Berezinskii-Kosterlitz-Thouless転移 ,  ベンチマーク ,  ニューラルネットワーク ,  研究