保守定律和自旋系统建模通过主成分分析
摘要：主成分分析（PCA）在物理系统中的几个应用。首先，本文证明了在合适的系统变量基础上的主成分可以用来识别物理上守恒的量。也就是说，如果已知物理对称性定律的一般形式，PCA可以从观测到的系统轨迹中识别出对称性的代数表达式。其次，在均匀周期自旋系统中，主成分谱的特征值反映了边界的几何形状。最后，利用PCA生成在能量磁化空间中概率分布与输入实现的非常相似的合成自旋实现，尽管统计量不准确。
作者：David Yevick
论文ID：2005.01613
分类：Data Analysis, Statistics and Probability
分类简称：physics.data-an
提交时间：2021-02-24