由于材料中强烈的电子相互作用，识别和理解物质相的实验特征通常是一项具有挑战性的任务，并且由于存在杂质或其他变形源的样品中的外部影响，可能变得更加困难。通常，材料中电子之间的这些相互作用会产生迷人的现象，如磁性、超导性和电子向列性。
例如，向列性和应变(试样变形的一种形式)之间的相互作用是一个相关的主题，因为从基本的角度来看，两者都打破了系统的旋转对称性——在第一种情况下，这是由于电子之间的相互作用;在后者中，它是原子位置移动的结果。
然而，在这两种情况下，这在实验中都被看作是电子倾向于以一种有利于特定方向的方式占据材料的状态。因此，确认观察到的各向异性是由于应变还是它们确实是相互作用的结果是一项非常具有挑战性的任务。
此外，随着实验装置中获得的数据量和复杂性的增加，一种更有效的处理这些信息的方法变得势在必行。在过去的几年里，在许多情况下，一个自然的问题是，数据驱动的方法，主要是在人工智能(AI)中，是否可以为这项任务做出贡献，甚至有可能暗示以前未发现的材料的物理性质。
在这种情况下，人工智能的一个潜在用途可能是进一步理解材料中应变和向列性的关系。如果你看一些特定的图像，看到一个旋转对称性破坏的明显迹象，机器学习算法能做同样的事情吗?它能理解并连接基本的向列性微观理论，并将它们与样品变形区分开来吗?此外，它能从数据中提取出比物理学家训练有素的眼睛更多的信息吗?在最近发表在《自然通讯》上的一篇文章中，我们证明了所有这些问题的答案都是肯定的。
电子是如何在振动系统中自我组织的
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希望本篇文章《人工智能算法对线性系统微观特征的学习》能对你有所帮助！
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