机械规范化
摘要：通过定期驱动的训练材料可以赋予材料和结构复杂的弹性功能。由于驱动的作用，系统探索结构的高维空间，最终收敛到具有所需响应的结构。然而，增加所需响应的复杂性会导致超慢的收敛和退化。在这里，我们展示了通过约束搜索空间，我们能够增加稳健性，扩展最大容量，训练以前无法收敛的响应，并在某些情况下加速收敛数个数量级。我们确定了防止形成虚假低频模式的几何约束，这些模式是失败的原因。我们认为这些约束类似于机器学习中使用的正则化。我们的结果提供了复杂性，退化，收敛和稳健性之间关系的统一理解。
作者：Himangsu Bhaumik and Daniel Hexner
论文ID：2308.05050
分类：Soft Condensed Matter
分类简称：cond-mat.soft
提交时间：2023-08-10