扫描探针与信息隐藏机器学习揭示可变形粒子的中间六角相及固-六角相变的临界标度
软凝聚态物质
2022-03-11 v2 统计力学
摘要
我们研究了由 Voronoi 模型描述、具有多体相互作用的可变形聚合物粒子的二维熔化。我们给出了机器学习证据，表明该系统存在中间六角相，并提取出相应固-六角相变关联长度发散的临界指数 。此外，我们阐明了该系统六角-液相变的间断性质。这些发现通过直接分析系统的空间构型得以实现，所用两种通用机器学习方法为本工作所开发：称为“扫描探针”的方法可高效检测中间相的可能存在，称为“信息隐藏”的方法可提取一般连续相变附近关联长度的临界标度。我们的工作为可变形粒子二维熔化的基本性质提供了新物理见解，并建立了一种新型通用工具箱以研究各类复杂系统中相变的基本属性。
引用
@article{arxiv.2106.16135,
title = {Scanning-probe and information-concealing machine learning intermediate hexatic phase and critical scaling of solid-hexatic phase transition in deformable particles},
author = {Wei-chen Guo and Bao-quan Ai and Liang He},
journal= {arXiv preprint arXiv:2106.16135},
year = {2022}
}
备注
7+3 pages, 2+5 figures