使用卷积神经网络识别离散布雷翻译
摘要：使用卷积神经网络的框架，研究了一维非线性链中离散呼吸器的时间演化。重点是区分局域的非线性模式和线性化的声子模式。呼吸器是非线性离散格子的空间和时间周期性解，而声子是相互作用原子和分子的线性集体振动。我们展示了深度学习神经网络不仅能够区分呼吸器和声子模式，还能够高精度确定产生呼吸器的非线性位置势能。这项工作可以拓展到更复杂的自然系统中。
作者：T. Dogkas, M. Eleftheriou, G. D. Barmparis, and G. P. Tsironis
论文ID：2212.02211
分类：Pattern Formation and Solitons
分类简称：nlin.PS
提交时间：2022-12-07