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Identifying quantum phase transitions using artificial neural networks on experimental data

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标题: Identifying quantum phase transitions using artificial neural networks on experimental data
资源摘要:

Nature Physics, Published online: 01 July 2019; doi:10.1038/s41567-019-0554-0

Machine learning can help to identify quantum phase transitions. Here a trained neural network is applied to single-shot density images from a quantum gas experiment, realizing the Haldane model and the Bose–Hubbard model.
资源原始URL http://feeds.nature.com/~r/nphys/rss/current/~3/UoNothpsR4g/s41567-019-0554-0
资源来源机构: NPG
来源机构所属国家: 美国
来源机构性质: 科研

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