反向带电珠子系统中无序图案的无监督分类

我们发展了一种无监督机器学习方法，用于对反向带电珠子系统中的无序相位进行分类。在该系统中，库仑力与范德华力之间的相互作用导致局部结构的转变，而全局结构保持无序。我们的方法涉及将系统的局部结构表示为高维向量，并应用主成分分析来识别每个相位的 distinct features。我们展示了该方法可对无序相位进行合理分类，结果与径向分布函数得到的分类一致。该方法的可解释性揭示了每个相位的关键特征，为理解非传统相变机制提供了宝贵的见解。