Framework for Contrastive Learning Phases of Matter Based on Visual Representations

计算机科学 代表(政治) 人工智能 任务(项目管理) 班级(哲学) 领域(数学) 特征(语言学) 开发(拓扑) 相(物质) 机器学习 理论计算机科学 物理 数学 系统工程 数学分析 语言学 哲学 量子力学 政治 政治学 纯数学 法学 工程类
作者
Xiao-Qi Han,Shijie Xu,Zhen Feng,Rong-Qiang He,Zhong-Yi Lu
出处
期刊:Chinese Physics Letters [IOP Publishing]
卷期号:40 (2): 027501-027501 被引量:1
标识
DOI:10.1088/0256-307x/40/2/027501
摘要

A main task in condensed-matter physics is to recognize, classify, and characterize phases of matter and the corresponding phase transitions, for which machine learning provides a new class of research tools due to the remarkable development in computing power and algorithms. Despite much exploration in this new field, usually different methods and techniques are needed for different scenarios. Here, we present SimCLP: a simple framework for contrastive learning phases of matter, which is inspired by the recent development in contrastive learning of visual representations. We demonstrate the success of this framework on several representative systems, including non-interacting and quantum many-body, conventional and topological. SimCLP is flexible and free of usual burdens such as manual feature engineering and prior knowledge. The only prerequisite is to prepare enough state configurations. Furthermore, it can generate representation vectors and labels and hence help tackle other problems. SimCLP therefore paves an alternative way to the development of a generic tool for identifying unexplored phase transitions.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
大幅提高文件上传限制,最高150M (2024-4-1)

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
2秒前
迷路的硬币完成签到,获得积分10
2秒前
JingP发布了新的文献求助10
2秒前
mouxq发布了新的文献求助10
2秒前
2秒前
我是老大应助lixiaolu采纳,获得10
3秒前
pink发布了新的文献求助10
3秒前
脑洞疼应助孤独翠柏采纳,获得10
3秒前
自由的尔蓉完成签到 ,获得积分10
5秒前
故意的静芙关注了科研通微信公众号
6秒前
Jtiger发布了新的文献求助10
6秒前
雨落瑾年完成签到 ,获得积分10
6秒前
qnd发布了新的文献求助10
6秒前
7秒前
灵零完成签到,获得积分10
7秒前
DyLan完成签到,获得积分10
7秒前
8秒前
wanci应助Y.B.Cao采纳,获得10
8秒前
8秒前
coco完成签到,获得积分10
9秒前
谨慎的凝琴完成签到,获得积分20
9秒前
珍妮发布了新的文献求助10
10秒前
脑洞疼应助科研通管家采纳,获得10
13秒前
爆米花应助科研通管家采纳,获得10
13秒前
13秒前
甜甜玫瑰应助科研通管家采纳,获得10
13秒前
14秒前
慕青应助科研通管家采纳,获得10
14秒前
见青山应助科研通管家采纳,获得10
14秒前
李健应助科研通管家采纳,获得10
14秒前
脑洞疼应助科研通管家采纳,获得10
14秒前
李爱国应助科研通管家采纳,获得10
15秒前
Yziii应助科研通管家采纳,获得20
15秒前
yangching应助科研通管家采纳,获得10
15秒前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
15秒前
15秒前
汉堡包应助科研通管家采纳,获得10
15秒前
CodeCraft应助科研通管家采纳,获得10
16秒前
烟花应助科研通管家采纳,获得10
16秒前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
16秒前
高分求助中
Sustainability in Tides Chemistry 1500
TM 5-855-1(Fundamentals of protective design for conventional weapons) 1000
Threaded Harmony: A Sustainable Approach to Fashion 799
Livre et militantisme : La Cité éditeur 1958-1967 500
Retention of title in secured transactions law from a creditor's perspective: A comparative analysis of selected (non-)functional approaches 500
"Sixth plenary session of the Eighth Central Committee of the Communist Party of China" 400
Introduction to Modern Controls, with illustrations in MATLAB and Python 310
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 生物 材料科学 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 基因 遗传学 催化作用 物理化学 免疫学 量子力学 细胞生物学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3057090
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 2713644
关于积分的说明 7436720
捐赠科研通 2358721
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1249510
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 607166
版权声明 596314