机器学习识别马约拉纳纳米线拓扑相

Jacob Taylor、Haining Pan 与 Sankar Das Sarma 发表论文，提出将无监督学习与监督学习结合，用短无序纳米线中马约拉纳分裂的无标签模拟数据，区分“拓扑”与“平庸”相，并定位二者在参数空间中的交叉点。 研究称，该方法有望用于在实验马约拉纳纳米线中识别拓扑。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。