机构名称：
¥ 2.0
在这项工作中，我们提出了一种新的方法，用于使用AutoCododer（AE）（AE）（一种未加权的机器学习技术，具有最少的先验知识）来识别一维量子多体系统中的量子相变。AES的训练是通过在整个驱动参数的整个范围内通过精确的对角线化（ED）获得的减少密度矩阵（RDM）数据进行的，因此不需要对相图的事先了解。使用这种方法，我们通过跟踪AE的重建损失的变化，成功地检测了具有多种类型的多种相变的广泛模型中的相变。AE的学习表示表示，以表征不同量子相的物理现象。我们的方法论展示了一种新的方法，可以使用最少的知识，少量所需数据研究量子相变，并产生量子状态的压缩代表。
具有不同粒子数量的系统的动力学
主要关键词
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