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2023 article

Machine Learning the Phase Diagram of a Strongly Interacting Fermi Gas

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2Institutions déclarées
2Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : de, cn. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

We determine the phase diagram of strongly correlated fermions in the crossover from Bose-Einstein condensates of molecules (BEC) to Cooper pairs of fermions (BCS) utilizing an artificial neural network. By applying advanced image recognition techniques to the momentum distribution of the fermions, a quantity which has been widely considered as featureless for providing information about the condensed state, we measure the critical temperature and show that it exhibits a maximum on the bosonic side of the crossover. Additionally, we backanalyze the trained neural network and demonstrate that it interprets physically relevant quantities.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Machine Learning the Phase Diagram of a Strongly Interacting Fermi Gas
Date Crossref
16/05/2023
Éditeur
American Physical Society (APS)
Type
journal-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Les institutions déclarées

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

Les sujets associés

Cold Atom Physics and Bose-Einstein CondensatesQuantum, superfluid, helium dynamicsQuantum many-body systems

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