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量子广义 Potts-Hopfield 神经网络的相图
摘要 我们介绍并分析了 q 状态 Potts-Hopfield 神经网络 (NN) 的开放量子泛化，这是一种基于多层经典自旋的联想记忆模型。这个多体系统的动力学以 Lindblad 型马尔可夫主方程的形式表示，该方程允许将概率经典和相干量子过程平等地结合起来。通过采用平均场描述，我们研究了由温度引起的经典涨落和由相干自旋旋转引起的量子涨落如何影响网络检索存储的记忆模式的能力。我们构建了相应的相图，在低温状态下，该相图显示的模式检索类似于经典的 Potts-Hopfield NN。然而，当量子涨落增加时，会出现极限环相，而极限环相没有经典对应相。这表明量子效应可以相对于经典模型从质上改变稳态流形的结构，并可能允许人们编码和检索新类型的模式。
在技术材料中使用相图
（难治性材料，第6节）包括书目参考。内容：v。1。相图的理论，原理和技术。 2。在金属，耐火，陶瓷和水泥技术中使用相图 - v。3。在电子材料和玻璃技术中使用相图。[等]1。相图。I. Alper，Allen M.（日期）编辑。QD503.P48 541'.363 76-15326 ISBN 0-12-053204-2（v。4）
相图：材料科学与技术
I.简介144 II。热力学考虑145 III。结晶和相组成的课程149 iv。结构解释159 V.不混溶性和复合形成177 VI。超级二氧化硅砖181 VII。亚稳态液体不混溶性和显微合物分离184参考233
人工智能将如何影响相图的计算？
CALPHAD 是 Larry Kaufman 于 1970 年提出的一种方法，可能是最早将物理建模与数据学习相结合的方法之一，用于通过相图数字化材料热力学，相图是在不同外部条件下相分布的图形表示 [ 1 , 2 , 3 ]。CALPHAD 工作流程大致可分为以下几个部分：数据捕获、热力学模型的构建、通过更新待定参数优化模型、数据库生成和应用于许多案例，例如：相稳定性预测 [ 4 , 5 ]、相场建模 [ 6 , 7 ]、沉淀模拟 [ 8 , 9 ] 等。然而，当前的 CALPHAD 面临几个挑战：首先，缺乏高质量的数据；其次，常用的热力学模型简单但不太稳健；第三，由于多源数据可能存在不一致，很难自动确定最优建模，而且会产生大量的伪影。
白矮星的新 C/O 相图
白矮星的持续冷却过程中，会发生一些影响其冷却速度的事件。这些事件中最重要的就是其核心结晶，这是 C / O 内部冷却到临界温度以下时发生的相变。这种转变会释放潜热，以及由于凝固过程中 C 和 O 离子重新分布而产生的引力能，从而减缓白矮星的演化。最近报道了核心结晶的明确观测特征——冷却序列中的物体堆积。然而，现有的演化模型很难定量地再现这种特征，因此在用于测量恒星群年龄时，其准确性令人怀疑。结晶过程中释放的能量的时间和数量取决于 C / O 相图的确切形式。利用先进的 Gibbs-Duhem 积分法和最先进的固相和液相 Monte Carlo 模拟，我们获得了非常精确的相图版本，可以精确模拟相变。尽管取得了这种改进，但当前的演化模型仍然低估了结晶堆积的程度。我们得出结论，潜热释放和 O 沉降本身不足以解释这些观察结果，其他未解释的物理机制（可能是 22 Ne 相分离）起着重要作用。
超导铁硒化物的结构演化和相图 ${\rm{L}}{{\rm{i}}_x}{( {{{\rm{C}}_{\rm{2}}}{{\rm{H}}_{\rm{8}}}{{\rm{N}}_2}} )_y}{\rm{F}}{{\rm{e}}_2}{\rm{S}}{{\rm{e}}_2}( {x = 0\sim 0.8} )$
这里我们报道了在很宽的掺杂浓度范围（x = 0 ∼ 0 . 8）下锂和乙二胺插层的 FeSe 的结构和电子相图。未掺杂的 (C 2 H 8 N 2 ) y Fe 2 Se 2 结晶为正交相。随着锂掺杂的增加，在 x = 0 . 35 处发生正交到四方相变，并且超导四方相一直持续到 x = 0 . 5。同时，发现 T c 强烈依赖于掺杂剂浓度，从 x = 0 . 35 时的 30 K 迅速上升到 x = 0 . 5 时的 45 K。Li 0 . 31(3) (C 2 H 8 N 2 ) 0 . 52(7) Fe 2 的晶体结构。利用高分辨率中子衍射数据分别在 5、60、150 和 295 K 下测定了 FeSe 四面体的形变。在 150 到 295 K 之间，FeSe 四面体的畸变显著增强，同时，在同一温度范围内正常态霍尔电阻率由负转正。在 230 K 以上，电子掺杂的 Li 0.5(C 2 H 8 N 2 ) y Fe 2 Se 2 中以空穴载流子为主，这表明温度引起的结构畸变可能导致费米面拓扑结构的重构和空穴袋的出现。