Machine Learning the Phase Diagram of a Strongly Interacting Fermi Gas
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.
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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
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Les institutions déclarées
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