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研究人员开发了一种算法来观察含有亚原子粒子的物质内部

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妙手带夫 楼主
发布于 2021-07-22 18:18
来源:

Muon

肯特大学物理科学学院与科学技术设施委员会(STFC)、卡迪夫大学、达勒姆大学和利兹大学合作,开发了一种算法,训练计算机分析嵌入在先进电子材料中的亚原子粒子发出的信号。

这种名为μ子的粒子是在大型粒子加速器中产生的,并被注入材料样品中,以研究它们的磁性能。介子的用处是独一无二的,因为它们在磁性上与材料内部的单个原子结合,然后发射出一种信号,研究人员可以探测到这种磁性的信息。

这种在原子尺度上检测磁性的能力使介子测量成为对电子材料(包括超导体和其他奇异形式的“量子材料”)磁性最强大的探测之一。

由于不可能通过简单的信号检查来推断材料中发生了什么,研究人员通常将他们的数据与一般模型进行比较。相比之下,目前的研究小组采用了一种被称为主成分分析(PCA)的数据科学技术,这种技术经常用于人脸识别。

PCA技术需要一台计算机输入许多相关但不同的图像,然后运行一种算法来识别少量的“原型”图像,这些图像可以组合起来,以很高的精度再现任何原始图像。通过这种方式训练的算法可以继续执行诸如识别新图像是否与之前看到的图像相匹配等任务。

研究人员采用了PCA技术来分析嵌入在复杂材料中的介子发出的信号,使用STFC Rutherford Appleton实验室ISIS中子和介子源获得的实验数据来训练算法处理各种量子材料。

结果表明,在检测相变方面,新技术与标准方法一样熟练,在某些情况下,可以检测到超出标准分析能力的相变。

肯特郡凝聚态理论高级讲师、量子材料物理研究小组组长豪尔赫·昆塔尼拉博士说:“我们的研究结果是特别的,因为这是通过一种对正在研究的材料的物理一无所知的算法实现的。”这表明新方法可能有非常广泛的应用,因此,我们已经让我们的算法可供全球研究团体使用。”


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