玻色-爱因斯坦凝聚体中的暗孤子：一个用于多体物理研究的数据集

我们建立了一个包含超过 $1.6\times10^4$ 张含孤子激发的玻色--爱因斯坦凝聚体实验图像的数据集，以赋能面向多体物理研究的机器学习（ML）。该数据集约 $33~\%$ 具有人工指派并精心校订的标签。其余部分使用 SolDet——一种物理信息 ML 数据分析框架的实现——自动标注，该框架由基于卷积神经网络的分类器与 OD，以及统计驱动的物理学-informed 分类器与质量度量组成。本技术说明作为该数据集的权威参考，为数据科学界提供开发更复杂分析工具、进一步理解非线性多体物理、乃至推进冷原子实验的机遇。