机器学习揭开原子形状之谜
最新研究利用机器学习找到了原子几何的特性,这项开创性的工作可能推动数学领域的新成果发展。
来自诺丁汉大学和伦敦帝国学院的数学家们首次利用机器学习来扩展和加快了在高维度中识别形成几何基本单位的“原子形状”的工作。他们的研究成果已发表在《自然通讯》杂志上。
该研究小组几年前开始着手创建一张形状的周期表。 这些原子结构被称为Fano变体。团队为每种形状关联一个称为量子周期的数字序列,提供了描述形状的“条形码”或“指纹”。最近的突破利用了一种新的机器学习方法,能够迅速梳理这些条形码,识别形状及其属性,如每种形状的维度。
该团队的博士生Sara Veneziale继续表示:“我们对机器学习可以在纯数学中使用感到非常兴奋。这将加速该领域的新见解。”
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