Neural network flows of low q-state Potts and clock models

It is known that a trained restricted Boltzmann machine (RBM) on the binary Monte Carlo Ising spin configurations, generates a series of iterative reconstructed spin configurations which spontaneously flow and stabilize to the critical point of physical system. Here we construct a variety of neural...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	New journal of physics Ročník 24; číslo 4; s. 43040 - 43065
Hlavní autoři:	Giataganas, Dimitrios, Huang, Ching-Yu, Lin, Feng-Li
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Bristol IOP Publishing 01.04.2022
Témata:	autoencoders Configurations Critical point Ising model Iterative methods neural network Neural networks Physics q-state Potts model restricted Boltzmann machine state Potts model
ISSN:	1367-2630, 1367-2630
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!