通过序参量来研究量子相变是比较传统的做法,而从机器学习的角度研究相变是一块全新的领域.本文提出了先采用无监督学习算法中的高斯混合模型对J1-J2反铁磁海森伯自旋链系统的态矢量进行分类,再使用监督学习算法中的卷积神经网络鉴别无监督学习算法给出的分类点是否是相变点的方法,并使用交叉验证的方法对学习效果进行验证.结果 表明,上述机器学习方法可以从基态精确找到J1-J2反铁磁海森伯自旋链系统的一阶相变点、无法找到无穷阶相变点,从第一激发态不仅能找到一阶相变点,还能找到无穷阶相变点.
海森伯J1-J2模型 机器学习 神经网络 相变