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带条件的正规化流方法高效映射相图
通过深度生成机器学习模型和热力学状态的条件正则化流，我们可以高效地生成整个相图的平衡样本，并在预测固液共存线时降低所需能量评估数量。
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18 days ago
基于贝叶斯推断的组分依赖相图
我们通过应用贝叶斯推断方法结合分子动力学、熔点模拟和声子计算的热力学数据，得到了一个温度 - 浓度相图，它不仅提供了不同相的自由能随温度和浓度变化的信息，也考虑了由有限长度分子动力学轨迹引起的统计误差的不确定性，并且将有限原子计算的结果外推
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10 months ago
深度异常检测实现非监督式相位发现
本研究使用自动化和无监督的机器学习探索相图，以确定可能出现新相的感兴趣区域。作为范例，我们使用深度神经网络在扩展 Bose-Hubbard 1D 模型中完全无监督和自动化的确定整个相图，发现超固体和超流体部之间的相分离区域具有意想不到的性质
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4 years ago
机器学习的非平衡物态相
本文介绍了一种基于神经网络的机器学习方法，可以用于推断不同相的相图，通过获得从个体本征态中提取出来的纠缠谱。该方法在识别 MBL 相转变方面优于传统度量标准（如纠缠熵），从而揭示了更清晰的相边界和关于相图拓扑的新见解，这对于 MBL 相的发
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7 years ago
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