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English(EN) Neural Renormalization Group Flow for Percolation

神经重整化群流利用机器学习推进渗透理论

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了一种名为神经重整化群流（Neural Renormalization Group Flow）的新型机器学习方法，以解决凝聚态物理学中的复杂问题，特别是聚焦于二维格点渗透。该方法采用一种监督式、尺度共享的神经架构，能够递归地将学习到的粗粒化规则应用于不同尺度。该模型展示了从小型晶格训练数据推断到显著更大的系统的惊人能力，能够准确预测交叉概率并重构最大的簇。至关重要的是，学习到的潜在表示表现出临界涨落和尺度依赖性流，这与重整化群原理一致，从而能够在临界点附近实现高保真预测和精确的有限尺寸标度。 AI

影响 这种新颖的机器学习方法有望为传统方法难以解决的复杂物理系统提供数据驱动的解决方案。

排序理由 该集群包含一篇研究论文，详细介绍了一种用于物理问题的新机器学习方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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神经重整化群流利用机器学习推进渗透理论

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Anaclara Alvez, Luca Camagna, Sergio Chibbaro, Cyril Furtlehner, Fran\c{c}ois Landes, Gianluca Manzan, Lorenzo Mensi ·

    用于渗流的神经重整化群流

    arXiv:2608.26764v1 Announce Type: cross Abstract: Machine learning offers a possible route to data-driven real-space renormalization when the relevant observables are nonlocal and difficult to prescribe explicitly. We explore this idea for two-dimensional site percolation develop…

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