Phase diagram of the Heisenberg model: machine learning method
Author(s):
Article Type:
Research/Original Article (دارای رتبه معتبر)
Abstract:
Machine learning, as one of the most powerful tools, has provided an unprecedented perspective on the study of classifying different phases and phase transitions between them in condensed matter physics. Here, we employed unsupervised machine learning algorithms to investigate magnetic ground states for systems of spontaneous symmetry breaking below the Curie temperature. In this study, we investigate the classical phase diagram of the Heisenberg model on square and honeycomb lattices using the deep machine learning algorithm. In the classical treatment, our findings show a good agreement with the classical phase of the Heisenberg model obtained by means of other conventional methods.
Keywords:
Language:
Persian
Published:
Iranian Journal of Physics Research (IJPR), Volume:22 Issue: 2, 2023
Pages:
373 to 385
magiran.com/p2560855
دانلود و مطالعه متن این مقاله با یکی از روشهای زیر امکان پذیر است:
اشتراک شخصی
با عضویت و پرداخت آنلاین حق اشتراک یکساله به مبلغ 1,390,000ريال میتوانید 70 عنوان مطلب دانلود کنید!
اشتراک سازمانی
به کتابخانه دانشگاه یا محل کار خود پیشنهاد کنید تا اشتراک سازمانی این پایگاه را برای دسترسی نامحدود همه کاربران به متن مطالب تهیه نمایند!
توجه!
- حق عضویت دریافتی صرف حمایت از نشریات عضو و نگهداری، تکمیل و توسعه مگیران میشود.
- پرداخت حق اشتراک و دانلود مقالات اجازه بازنشر آن در سایر رسانههای چاپی و دیجیتال را به کاربر نمیدهد.
In order to view content subscription is required
Personal subscription
Subscribe magiran.com for 70 € euros via PayPal and download 70 articles during a year.
Organization subscription
Please contact us to subscribe your university or library for unlimited access!