A machine learning approach to the Berezinskii-Kosterlitz-Thouless transition in classical and quantum models
The Berezinskii-Kosterlitz-Thouless transition is a very specific phase transition where all thermodynamic quantities are smooth. Therefore, it is difficult to determine the critical temperature in a precise way. In this paper we
 demonstrate how neural networks can be used to perform this t...
Gespeichert in:
| Veröffentlicht in: | Condensed Matter Physics |
|---|---|
| Datum: | 2018 |
| Hauptverfasser: | , , , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Englisch |
| Veröffentlicht: |
Інститут фізики конденсованих систем НАН України
2018
|
| Online Zugang: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/157119 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Zitieren: | A machine learning approach to the Berezinskii-Kosterlitz-Thouless transition in classical and quantum models / M. Richter-Laskowska, H. Khan, N. Trivedi, M.M. Maśka // Condensed Matter Physics. — 2018. — Т. 21, № 3. — С. 33602: 1–11. — Бібліогр.: 32 назв. — англ. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1862549153971699712 |
|---|---|
| author | Richter-Laskowska, M. Khan, H. Trivedi, N. Maśka, M.M. |
| author_facet | Richter-Laskowska, M. Khan, H. Trivedi, N. Maśka, M.M. |
| citation_txt | A machine learning approach to the Berezinskii-Kosterlitz-Thouless transition in classical and quantum models / M. Richter-Laskowska, H. Khan, N. Trivedi, M.M. Maśka // Condensed Matter Physics. — 2018. — Т. 21, № 3. — С. 33602: 1–11. — Бібліогр.: 32 назв. — англ. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | Condensed Matter Physics |
| description | The Berezinskii-Kosterlitz-Thouless transition is a very specific phase transition where all thermodynamic quantities are smooth. Therefore, it is difficult to determine the critical temperature in a precise way. In this paper we
demonstrate how neural networks can be used to perform this task. In particular, we study how the accuracy
of the transition identification depends on the way the neural networks are trained. We apply our approach to
three different systems: (i) the classical XY model, (ii) the phase-fermion model, where classical and quantum
degrees of freedom are coupled and (iii) the quantum XY model.
Перехiд Березинського-Костерлiца-Таулесса є дуже специфiчним фазовим переходом, при якому всi термодинамiчнi величини є неперервними. Тому важко точно визначити критичну температуру. У цiй статтi
нами показано, як можна використати нейроннi мережi для розв’язання цього завдання. Зокрема, дослiджено, до якої мiри точнiсть розпiзнавання переходу залежить вiд способу навчання нейронних мереж.
Ми застосовуємо наш пiдхiд до трьох рiзних систем: (i) класична XY модель, (ii) фазово-фермiонна модель
iз взаємодiєю мiж класичними й квантовими ступенями вiльностi та (iii) квантова XY модель.
|
| first_indexed | 2025-11-25T20:37:22Z |
| format | Article |
| fulltext | |
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-157119 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 1607-324X |
| language | English |
| last_indexed | 2025-11-25T20:37:22Z |
| publishDate | 2018 |
| publisher | Інститут фізики конденсованих систем НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Richter-Laskowska, M. Khan, H. Trivedi, N. Maśka, M.M. 2019-06-19T15:14:52Z 2019-06-19T15:14:52Z 2018 A machine learning approach to the Berezinskii-Kosterlitz-Thouless transition in classical and quantum models / M. Richter-Laskowska, H. Khan, N. Trivedi, M.M. Maśka // Condensed Matter Physics. — 2018. — Т. 21, № 3. — С. 33602: 1–11. — Бібліогр.: 32 назв. — англ. 1607-324X PACS: 64.60.-i, 05.70.Fh, 07.05.Mh DOI:10.5488/CMP.21.33602 arXiv:1809.09927 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/157119 The Berezinskii-Kosterlitz-Thouless transition is a very specific phase transition where all thermodynamic quantities are smooth. Therefore, it is difficult to determine the critical temperature in a precise way. In this paper we
 demonstrate how neural networks can be used to perform this task. In particular, we study how the accuracy
 of the transition identification depends on the way the neural networks are trained. We apply our approach to
 three different systems: (i) the classical XY model, (ii) the phase-fermion model, where classical and quantum
 degrees of freedom are coupled and (iii) the quantum XY model. Перехiд Березинського-Костерлiца-Таулесса є дуже специфiчним фазовим переходом, при якому всi термодинамiчнi величини є неперервними. Тому важко точно визначити критичну температуру. У цiй статтi
 нами показано, як можна використати нейроннi мережi для розв’язання цього завдання. Зокрема, дослiджено, до якої мiри точнiсть розпiзнавання переходу залежить вiд способу навчання нейронних мереж.
 Ми застосовуємо наш пiдхiд до трьох рiзних систем: (i) класична XY модель, (ii) фазово-фермiонна модель
 iз взаємодiєю мiж класичними й квантовими ступенями вiльностi та (iii) квантова XY модель. M.M.M. acknowledges support by NCN (Poland) under grant 2016/23/B/ST3/00647. H.K. and N.T.
 acknowledge funding from grant no. NSF DMR 1629382. en Інститут фізики конденсованих систем НАН України Condensed Matter Physics A machine learning approach to the Berezinskii-Kosterlitz-Thouless transition in classical and quantum models Застосування машинного навчання до переходу Березинського-Костерлiца-Таулесса в класичних i квантових моделях Article published earlier |
| spellingShingle | A machine learning approach to the Berezinskii-Kosterlitz-Thouless transition in classical and quantum models Richter-Laskowska, M. Khan, H. Trivedi, N. Maśka, M.M. |
| title | A machine learning approach to the Berezinskii-Kosterlitz-Thouless transition in classical and quantum models |
| title_alt | Застосування машинного навчання до переходу Березинського-Костерлiца-Таулесса в класичних i квантових моделях |
| title_full | A machine learning approach to the Berezinskii-Kosterlitz-Thouless transition in classical and quantum models |
| title_fullStr | A machine learning approach to the Berezinskii-Kosterlitz-Thouless transition in classical and quantum models |
| title_full_unstemmed | A machine learning approach to the Berezinskii-Kosterlitz-Thouless transition in classical and quantum models |
| title_short | A machine learning approach to the Berezinskii-Kosterlitz-Thouless transition in classical and quantum models |
| title_sort | machine learning approach to the berezinskii-kosterlitz-thouless transition in classical and quantum models |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/157119 |
| work_keys_str_mv | AT richterlaskowskam amachinelearningapproachtotheberezinskiikosterlitzthoulesstransitioninclassicalandquantummodels AT khanh amachinelearningapproachtotheberezinskiikosterlitzthoulesstransitioninclassicalandquantummodels AT trivedin amachinelearningapproachtotheberezinskiikosterlitzthoulesstransitioninclassicalandquantummodels AT maskamm amachinelearningapproachtotheberezinskiikosterlitzthoulesstransitioninclassicalandquantummodels AT richterlaskowskam zastosuvannâmašinnogonavčannâdoperehoduberezinsʹkogokosterlicataulessavklasičnihikvantovihmodelâh AT khanh zastosuvannâmašinnogonavčannâdoperehoduberezinsʹkogokosterlicataulessavklasičnihikvantovihmodelâh AT trivedin zastosuvannâmašinnogonavčannâdoperehoduberezinsʹkogokosterlicataulessavklasičnihikvantovihmodelâh AT maskamm zastosuvannâmašinnogonavčannâdoperehoduberezinsʹkogokosterlicataulessavklasičnihikvantovihmodelâh AT richterlaskowskam machinelearningapproachtotheberezinskiikosterlitzthoulesstransitioninclassicalandquantummodels AT khanh machinelearningapproachtotheberezinskiikosterlitzthoulesstransitioninclassicalandquantummodels AT trivedin machinelearningapproachtotheberezinskiikosterlitzthoulesstransitioninclassicalandquantummodels AT maskamm machinelearningapproachtotheberezinskiikosterlitzthoulesstransitioninclassicalandquantummodels |