文件名称:
Supervised-learning-of-Many-Body-Localization:一种简单的神经网络结构，用于对多体局部（MBL）和热化相进行分类-源码
开发工具:
文件大小: 17mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-15
详细说明：工作正在进行中
许多身体的监督学习
一个简单的神经网络结构，使用纠缠谱作为输入数据，对多体局部和热相进行分类。 该项目的灵感来自Mehta等人撰写的出色的关于物理的机器学习。 Al和随附的Jupyter笔记本。
网络可以采用纠缠谱或波函数（平方）作为输入。 因此，网络的结构（层数，神经元等）将相应更改，以实现最佳性能。 可以使用Keras 提供的贝叶斯优化或Hyperband方法估计最佳超参数。
使用适度的数据量（O（10 ^ 4）项），分类器在测试集上实现了近100％的准确性。
哈密顿量的例子来自，如果相互作用较弱（J / t << 1），则系统处于MBL阶段，否则处于ETH阶段。
建立相图作为相互作用强度j的函数的策略是：
首先使用两个阶段的深度数据训练模型（二进制分类器），分别说j = 0.01和5.0。
使用不同的j评估模型以查看其准确性
相位边界发生在分类器失败的
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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