机器学习在模拟数据中区分 Majorana 拓扑相

一项研究将无监督与监督学习结合，在模拟真实短无序纳米线的 Majorana 劈裂数据中，仅凭无标注数据即可区分“拓扑”与“平庸”相，并定位两者在相关参数空间中的交叉点。 研究者称，该方法或可用于在实验 Majorana 纳米线中识别拓扑。论文发表于 Phys. Rev. B 114, 165418。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。