Detection of quantum phase transitions via machine learning algorithms
Visualitza/Obre
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/168527
Tipus de documentProjecte Final de Màster Oficial
Data2019-08-31
Condicions d'accésAccés obert
Llevat que s'hi indiqui el contrari, els
continguts d'aquesta obra estan subjectes a la llicència de Creative Commons
:
Reconeixement-NoComercial-SenseObraDerivada 3.0 Espanya
Abstract
A Neural Network is trained to classify Mott Insulator and Superfluid phases in an optical lattice using data generated with Diffusion Monte Carlo algorithms (DMC). The trained model is used to predict the phase transition and its dependence with different training parameters is studied. The study of this dependence shows the existence of optimal training and simulation parameters, which cannot be used due to computational limitations. This prevents to calculate the phase transition diagram consistent with other theoretical and experimental results.
Col·leccions
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
Report.pdf | 661,8Kb | Visualitza/Obre |