ترجمه فارسی مقاله یادگیری خود نظارتی برای حذف نویز داده های تداخل شبه ذره

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

عنوان مقاله به انگلیسی Self-supervised learning for denoising quasiparticle interference data
عنوان مقاله به فارسی یادگیری خود نظارتی برای حذف نویز داده های تداخل شبه ذره
نویسندگان Ilse S. Kuijf, Willem O. Tromp, Tjerk Benschop, Niño Philip Ramones, Miguel Antonio Sulangi, Evert P. L. van Nieuwenburg, Milan P. Allan
فرمت مقاله انگلیسی PDF
تعداد صفحات 13
لینک دانلود رایگان مقاله انگلیسی دانلود مقاله
دسته بندی موضوعات Superconductivity,Quantum Physics,ابررسانا , فیزیک کوانتومی ,
توضیحات Submitted 13 September, 2024; originally announced September 2024. , Comments: 7 pages, 5 figures, plus 4 pages and 5 figures appendix
توضیحات به فارسی ارسال شده 13 سپتامبر 2024 ؛در ابتدا سپتامبر 2024 اعلام شد ، نظرات: 7 صفحه ، 5 شکل ، به علاوه 4 صفحه و 5 شکل پیوست
اطلاعات بیشتر از این مقاله در پایگاه های علمی INSPIRE HEP
NASA ADS
Google Scholar
Semantic Scholar

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

چکیده

Tunneling spectroscopy is an important tool for the study of both real-space and momentum-space electronic structure of correlated electron systems. However, such measurements often yield noisy data. Machine learning provides techniques to reduce the noise in post-processing, but traditionally requires noiseless examples which are unavailable for scientific experiments. In this work we adapt the unsupervised Noise2Noise and self-supervised Noise2Self algorithms, which allow for denoising without clean examples, to denoise quasiparticle interference data. We first apply the techniques on simulated data, and demonstrate that we are able to reduce the noise while preserving finer details, all while outperforming more traditional denoising techniques. We then apply the Noise2Self technique to experimental data from an overdoped cuprate ((Pb,Bi)$_2$Sr$_2$CuO$_{6+δ}$) sample. Denoising enhances the clarity of quasiparticle interference patterns, and helps to obtain a precise extraction of electronic structure parameters. Self-supervised denoising is a promising tool for denoising quasiparticle interference data, facilitating deeper insights into the physics of complex materials.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

طیف سنجی تونلینگ ابزاری مهم برای مطالعه ساختار الکترونیکی فضای واقعی و حرکت در فضای سیستم های الکترون همبسته است.با این حال ، چنین اندازه گیری ها اغلب داده های پر سر و صدا را به همراه می آورند.یادگیری ماشین تکنیک هایی را برای کاهش نویز در پس از پردازش فراهم می کند ، اما به طور سنتی به نمونه های بی صدا نیاز دارد که برای آزمایش های علمی در دسترس نیست.در این کار ، ما الگوریتم های سر و صدا بدون نظارت و نوروز و خودكار شده را تطبیق می دهیم ، كه اجازه می دهد بدون استفاده از نمونه های تمیز ، از داده های تداخل quasiparticle denoise استفاده كنیم.ما ابتدا تکنیک های مربوط به داده های شبیه سازی شده را اعمال می کنیم و نشان می دهیم که ما می توانیم ضمن حفظ جزئیات دقیق تر ، سر و صدا را کاهش دهیم ، همه در حالی که از تکنیک های سنتی تر استفاده می کنیم.ما سپس تکنیک Noise2Self را برای داده های تجربی از یک cuprate بیش از حد ((PB ، BI) $) $ 2 $ sr $ _2 $ cuo $ _ {6+δ} $) اعمال می کنیم.Denoising وضوح الگوهای تداخل شبه را تقویت می کند و به استخراج دقیق پارامترهای ساختار الکترونیکی کمک می کند.Denoising خود سنجی ابزاری امیدوار کننده برای دفع داده های تداخل quasiparticle است و بینش های عمیق تری در مورد فیزیک مواد پیچیده تسهیل می کند.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.