Machine learning approach to percolation transitions: global information

渗透(认知心理学) 渗流阈值 渗流理论 节点(物理) 相变 计算机科学 连续介质渗流理论 统计物理学 星团(航天器) 人工神经网络 集团渗流法 算法 人工智能 数学 拓扑(电路) 渗流临界指数 物理 临界指数 聚类分析 组合数学 热力学 生物 电阻率和电导率 神经科学 量子力学 程序设计语言
作者
Su‐Bin Oh,Kwangjong Choi,B. Kahng
出处
期刊:Journal of Statistical Mechanics: Theory and Experiment [Institute of Physics]
卷期号:2023 (8): 083210-083210 被引量:1
标识
DOI:10.1088/1742-5468/aceef1
摘要

Abstract Recently, a machine learning (ML) approach has been proposed to determine the percolation threshold and critical behaviors of percolation transitions (PTs), based on the ML algorithm used for the phase transition in thermal equilibrium systems. However, we have observed that the conventional ML approach used for thermal systems does not accurately provide the percolation threshold, in particular when the training regions for ML are asymmetrical with respect to its known value. Here, we remark that percolation is a geometric phase transition, and thus global information, rather than the local configurations used in thermal systems, is needed to determine the percolation threshold. To address this, we assign a parent node index to each node, which is updated during cluster merging, capturing global information on the ancestor of each node. Utilizing this quantity as input data for the convolutional neural network in the ML algorithm, we successfully obtain the correct percolation threshold regardless of whether the training regions are symmetric or asymmetric with respect to the known value. This validity holds independently of the PT type: continuous, hybrid, or discontinuous. As the concept of percolation is applied to various phenomena, this ML algorithm could be used ubiquitously.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
1秒前
Rondab应助冷傲老九采纳,获得10
1秒前
2秒前
3秒前
今后应助认真摆烂采纳,获得10
3秒前
白桃乌龙发布了新的文献求助10
4秒前
椿人发布了新的文献求助10
4秒前
大白发布了新的文献求助10
5秒前
20231125完成签到,获得积分10
5秒前
摩登兄弟发布了新的文献求助10
6秒前
Owen应助蓝月半采纳,获得10
6秒前
拼搏的潘子完成签到,获得积分10
7秒前
7秒前
jnoker完成签到 ,获得积分10
9秒前
傻傻的凤灵应助sally采纳,获得10
10秒前
丘比特应助小豆豆严采纳,获得10
12秒前
12秒前
椿人发布了新的文献求助10
13秒前
14秒前
z610938841发布了新的文献求助10
15秒前
无花果应助顾天理采纳,获得10
15秒前
15秒前
搞怪的笑南完成签到,获得积分10
16秒前
netrandwalk完成签到,获得积分10
16秒前
hl_sci发布了新的文献求助10
17秒前
蓝月半发布了新的文献求助10
17秒前
长命百岁完成签到 ,获得积分10
18秒前
Carho完成签到,获得积分10
19秒前
张雯思发布了新的文献求助10
19秒前
舒适的亦瑶完成签到,获得积分10
19秒前
XIAO时发布了新的文献求助10
20秒前
luqi完成签到,获得积分10
20秒前
20秒前
科研长颈鹿完成签到,获得积分10
20秒前
21秒前
愉快三问完成签到,获得积分10
21秒前
22秒前
研友_Z6Qrbn完成签到,获得积分10
22秒前
hl_sci完成签到,获得积分10
22秒前
晨曦完成签到,获得积分10
22秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
基于可调谐半导体激光吸收光谱技术泄漏气体检测系统的研究 370
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 320
Aktuelle Entwicklungen in der linguistischen Forschung 300
Current Perspectives on Generative SLA - Processing, Influence, and Interfaces 300
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3992152
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3533140
关于积分的说明 11261281
捐赠科研通 3272545
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1805855
邀请新用户注册赠送积分活动 882720
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 809439