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一种机器学习算法,可以推断热力学时间箭头的方向

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  热力学第二定律描述了物理系统如何随时间演化的不对称性,即时间箭头。在宏观系统中,这种不对称性具有明确的方向,例如,可以很容易地注意到显示系统随时间变化是向前还是向后。

  

  然而,在微观世界中,这个方向并不总是显而易见的。实际上,微观系统的波动会导致明显违反热力学第二定律,从而导致时间箭头变得模糊不清。结果,当观看微观过程时,即使不是不可能,也可能难以确定它是向前还是向后。

  马里兰大学的研究人员开发了一种机器学习算法,可以在宏观和微观过程中推断热力学时间箭头的方向。该算法发表在这一期的《自然-物理》上的论文中,最终可以帮助发现与热力学有关的新物理原理。

  

  研究人员表示,机器学习在物理学中的应用,近年来引起了人们的极大兴趣。机器学习应用程序的一个示例是对图像进行分类,并且使用了相同的工具对物理学中的物质阶段进行分类。

  

  在进行研究时,研究人员意识到尝试确定时间箭头的方向也可以归类为分类问题。因此,开始探索开发可以确定该方向的机器学习算法的可能性。在初步实验成功之后,他们开始研究神经网络可以提供新的有价值的见解的各种情况。

  研究人员解释说:“我们使用监督学习,并训练了一个神经网络,根据一组物理过程的模拟来检测时间箭头的方向,并带有相应的标签来指示前进/后退。”“我们的神经网络输出的数字介于0到1之间,取决于输入和网络的参数(权重和偏差)。然后,我们寻找那些参数值,该参数值可最大程度地减少神经网络与真正的标签(时间箭头的方向)的差别。”

  当他们可视化神经网络分析物理过程时,发现可以成功地以出色的精度预测时间箭头的方向。另外,算法的分析表明,在确定该方向时,耗散功要使用适当的数量。

  在他们的研究中,研究人员还使用了谷歌的一种称为“inceptionism”的人工神经网络技术。这项技术使他们能够研究神经网络内部发生的事情,从而确定最具代表性的前进和后退轨迹。

  

  例如,为了发现代表性的前向轨迹,团队采用了未知方向(即前向或后向)的随机输入,并以网络输出将其分类为向前的方式对其进行了更改。研究表明,他们发现的代表性轨迹实际上与理论预测相符。

  如图所示过程轨迹由矩阵X表示,该矩阵是神经网络的输入,神经网络检测时间箭头的方向。

  

  研究人员说:“近几十年来,在非平衡统计物理学的背景下,时间箭头的物理学得到了量化。”“有趣的是,在这些定理出现之前几十年就存在一种众所周知的算法(逻辑回归),得出相同的结果。可以想象的是,通过这种数值实验,人们可以在发现该解决方案之前就对其进行理论上从物理原理出发的阐述。”

  研究人员发现,他们的机器学习算法既解决了基本的物理问题,又确定了有效解决该问题的最重要的物理参数。研究还表明,无需指定正在执行的确切物理过程,就可以推断出时间的方向,这对于手动或分析而言非常困难。

  

  研究人员指出:“不平衡系统的物理学对我们来说是一个特别感兴趣的领域,因为它有未解决的问题,可以通过使用机器学习算法研究系统的动力学来解决这些问题。”“要构建工具箱来回答这些问题,我们必须从知道如何作为测试平台解决的具体示例开始。目前,我们正在研究量子和经典领域的统计物理学问题,并试图理解哪些机器学习工具可以从实验观察中学习。”

  参考:Machinelearningthethermodynamicarrowoftime,NaturePhysics(2020).DOI:10.1038/s41567-020-1018-2

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