动力学系统的机器学习降维：最优广义变量及其时空演化映射的自动生成
摘要：利用机器学习，我们提出了一个框架来生成一个现象学模型，该模型提取具有大自由度的动力系统的本质。对于给定的微观动力系统，我们同时寻找最佳投影到少量宏观变量的方法，并且确定这些变量遵循的时间演化规律。通过对三态Potts模型的应用，证明了该方法的效用。
作者：Tomoaki Nogawa
论文ID：2006.04482
分类：Statistical Mechanics
分类简称：cond-mat.stat-mech
提交时间：2023-05-29