在一系列软物质系统中广泛观察到玻璃过渡。但是，尽管有多年的研究，这些转变的物理机制仍然未知。特别是，一个重要的未解决的问题是玻璃转变是否伴随着特征静态结构的相关长度的分歧。最近，提出了一种可以从纯精度的纯静态信息中预测长期动态的方法。但是，即使是这种方法也不通用，并且对于KOB（Andersen系统）而言，这是典型的玻璃形成液体模型。在这项研究中，我们开发了一种使用机器学习或尤其是卷积神经网络提取眼镜的特征结构的方法。特别是，我们通过量化网络做出的决策的理由来提取特征结构。我们考虑了两个质量不同的玻璃形成二进制系统，并通过与几个既定结构指标进行比较，我们证明我们的系统可以识别依赖于系统细节的特征结构。令人惊讶的是，提取的结构与热波动中的非平衡衰老动力学密切相关。

由于难以计算的逻辑似然梯度，训练受限制的Boltzmann机器（RBMS）一直挑战很长一段时间。在过去的几十年中，许多作品已经提出了更多或更少成功的培训食谱，但没有研究问题的关键数量：混合时间，即从模型中采样新配置所需的蒙特卡罗迭代的数量。在这项工作中，我们表明，这种混合时间在训练模型的动态和稳定性中起着至关重要的作用，并且RBMS在两个明确定义的制度中运行，即均衡和均衡，具体取决于这之间的相互作用模型的混合时间和步骤数量，$ k $，用于近似梯度。我们进一步展示了这种混合时间随着学习而增加，这通常会在k $大于这段时间时，通常意味着从一个制度到另一个的过渡。特别是，我们表明，使用流行的$ k $（持久性）对比发散方法，以k $小，学习模型的动态非常慢，往往是强烈的均衡效果。相反，RBMS在平衡显示器上培训更快，动态更快，以及在采样期间对数据集配置的平滑收敛性。最后，我们讨论如何在实践中利用这两个制度，这取决于任务一项目标符合履行：（i）缩短的$ k $可用于在短时间学习时生成令人信服的样本，（ii）大量$ k $（或越来越大）需要学习RBM的正确均衡分布。最后，这两个运营制度的存在似乎是通过似然最大化训练的基于能量模型的一般性。

相分离在相关电子材料的新功能的出现中起着核心作用。混合相位的结构强烈依赖于非平衡相位分离动态，这迄今为止尚未系统地研究，特别是在理论方面。借助现代机器学习方法，我们展示了Falicov-Kimball模型的第一型大型动力学蒙特卡罗模拟，这是规范强烈相关的电子系统之一。我们发现一个不寻常的相位分离场景，其中域粗化在两个不同的尺度同时发生：棋盘簇的生长在较小的长度尺度和超级集群的扩展，这是相同标志的棋盘集群的聚合，更大规模。我们表明超级集群的出现是由于子分子对称的隐藏动态破裂。被阻止棋盘图案和超集群的生长被示出由相关诱导的自捕集机制产生。类似于本工作中报告的玻璃状行为可能是用于其他相关电子系统的通用。

超级解决全球气候模拟的粗略产出，称为缩减，对于需要长期气候变化预测的系统做出政治和社会决策至关重要。但是，现有的快速超分辨率技术尚未保留气候数据的空间相关性，这在我们以空间扩展（例如运输基础设施的开发）处理系统时尤其重要。本文中，我们展示了基于对抗性的网络的机器学习，使我们能够在降尺度中正确重建区域间空间相关性，并高达五十，同时保持像素统计的一致性。与测量的温度和降水分布的气象数据的直接比较表明，整合气候上重要的物理信息对于准确的缩减至关重要，这促使我们称我们的方法称为$ \ pi $ srgan（物理学知情的超级分辨率生成生成的对手网络）。本方法对气候变化影响的区域间一致评估具有潜在的应用。

$ \ Texit {Fermi} $数据中的银河系中多余（GCE）的两个领先假设是一个未解决的微弱毫秒脉冲条件（MSP）和暗物质（DM）湮灭。这些解释之间的二分法通常通过将它们建模为两个单独的发射组分来反映。然而，诸如MSP的点源（PSS）在超微弱的极限中具有统计变质的泊松发射（正式的位置，预期每个来源平均贡献远低于一个光子），导致可能提出问题的歧义如排放是否是PS样或性质中的泊松人。我们提出了一种概念上的新方法，以统一的方式描述PS和泊松发射，并且刚刚从此获得的结果中获得了对泊松组件的约束。为了实现这种方法，我们利用深度学习技术，围绕基于神经网络的方法，用于直方图回归，其表达量数量的不确定性。我们证明我们的方法对许多困扰先前接近的系统，特别是DM / PS误操作来稳健。在$ \ texit {fermi} $数据中，我们发现由$ \ sim4 \ times 10 ^ {-11} \ \ text {counts} \ {counts} \ text {counts} \ text {counts} \ \ text {cm} ^ { - 2} \ \ text {s} ^ { - 1} $（对应于$ \ sim3 - 4 $每pL期望计数），这需要$ n \ sim \ mathcal {o}（ 10 ^ 4）$源来解释整个过剩（中位数价值$ n = \文本{29,300} $横跨天空）。虽然微弱，但这种SCD允许我们获得95％信心的Poissonian比赛的约束$ \ eta_p \ leq 66 \％$。这表明大量的GCE通量是由于PSS 。

从实验或模拟数据中学习对的相互作用对于分子模拟引起了极大的兴趣。我们提出了一种使用可区分的模拟（DIFFSIM）从数据中学习对相互作用的通用随机方法。 DIFFSIM通过分子动力学（MD）模拟定义了基于结构可观察物（例如径向分布函数）的损耗函数。然后，使用反向传播直接通过随机梯度下降直接学习相互作用电位，以通过MD模拟计算相互作用势的结构损耗度量标准的梯度。这种基于梯度的方法是灵活的，可以配置以同时模拟和优化多个系统。例如，可以同时学习不同温度或不同组合物的潜力。我们通过从径向分布函数中恢复简单的对电位（例如Lennard-Jones系统）来证明该方法。我们发现，与迭代Boltzmann倒置相比，DIFFSIM可用于探测配对电位的更广泛的功能空间。我们表明，我们的方法可用于同时拟合不同组成和温度下的模拟电位，以提高学习势的可传递性。

受限的玻尔兹曼机器（RBMS）提供了一种用于无监督的机器学习的多功能体系结构，原则上可以以任意准确性近似任何目标概率分布。但是，RBM模型通常由于其计算复杂性而无法直接访问，并调用了Markov-Chain采样以分析学习概率分布。因此，对于培训和最终应用，希望拥有既准确又有效的采样器。我们强调，这两个目标通常相互竞争，无法同时实现。更具体地说，我们确定并定量地表征了RBM学习的三个制度：独立学习，精度提高而不会失去效率；相关学习，较高的精度需要较低的效率；和退化，精度和效率都不再改善甚至恶化。这些发现基于数值实验和启发式论点。

了解极端事件及其可能性是研究气候变化影响，风险评估，适应和保护生物的关键。在这项工作中，我们开发了一种方法来构建极端热浪的预测模型。这些模型基于卷积神经网络，对极长的8，000年气候模型输出进行了培训。由于极端事件之间的关系本质上是概率的，因此我们强调概率预测和验证。我们证明，深度神经网络适用于法国持续持续14天的热浪，快速动态驱动器提前15天（500 hpa地球电位高度场），并且在慢速较长的交货时间内，慢速物理时间驱动器（土壤水分）。该方法很容易实现和通用。我们发现，深神经网络选择了与北半球波数字3模式相关的极端热浪。我们发现，当将2米温度场添加到500 HPA地球电位高度和土壤水分场中时，2米温度场不包含任何新的有用统计信息。主要的科学信息是，训练深层神经网络预测极端热浪的发生是在严重缺乏数据的情况下发生的。我们建议大多数其他应用在大规模的大气和气候现象中都是如此。我们讨论了处理缺乏数据制度的观点，例如罕见的事件模拟，以及转移学习如何在后一种任务中发挥作用。

这本数字本书包含在物理模拟的背景下与深度学习相关的一切实际和全面的一切。尽可能多，所有主题都带有Jupyter笔记本的形式的动手代码示例，以便快速入门。除了标准的受监督学习的数据中，我们将看看物理丢失约束，更紧密耦合的学习算法，具有可微分的模拟，以及加强学习和不确定性建模。我们生活在令人兴奋的时期：这些方法具有从根本上改变计算机模拟可以实现的巨大潜力。

我们介绍了一个名为统计信息的神经网络（SINN）的机器学习框架，用于从数据中学习随机动力学。从理论上讲，这种新的架构是受到随机系统的通用近似定理的启发，我们在本文中介绍了它，以及用于随机建模的投影手术形式。我们设计了训练神经网络模型的机制，以重现目标随机过程的正确\ emph {统计}行为。数值模拟结果表明，受过良好训练的SINN可以可靠地近似马尔可夫和非马克维亚随机动力学。我们证明了SINN对粗粒问题和过渡动力学的建模的适用性。此外，我们表明可以在时间粗粒的数据上训练所获得的减少阶模型，因此非常适合稀有事实模拟。

粗粒（CG）分子模拟已成为研究全原子模拟无法访问的时间和长度尺度上分子过程的标准工具。参数化CG力场以匹配全原子模拟，主要依赖于力匹配或相对熵最小化，这些熵最小化分别需要来自具有全原子或CG分辨率的昂贵模拟中的许多样本。在这里，我们提出了流量匹配，这是一种针对CG力场的新训练方法，它通过利用正常流量（一种生成的深度学习方法）来结合两种方法的优势。流量匹配首先训练标准化流程以表示CG概率密度，这等同于最小化相对熵而无需迭代CG模拟。随后，该流量根据学习分布生成样品和力，以通过力匹配来训练所需的CG能量模型。即使不需要全部原子模拟的力，流程匹配就数据效率的数量级优于经典力匹配，并产生CG模型，可以捕获小蛋白质的折叠和展开过渡。

标准化流量是一类深生成模型，比传统的蒙特卡洛模拟更有效地为晶格场理论提供了有希望的途径。在这项工作中，我们表明，随机归一化流的理论框架，其中神经网络层与蒙特卡洛更新结合在一起，与基于jarzynski平等的不平衡模拟的基础相同，这些模拟最近已被部署以计算计算晶格计理论的自由能差异。我们制定了一种策略，以优化这种扩展类别的生成模型的效率和应用程序的示例。

This work presents a set of neural network (NN) models specifically designed for accurate and efficient fluid dynamics forecasting. In this work, we show how neural networks training can be improved by reducing data complexity through a modal decomposition technique called higher order dynamic mode decomposition (HODMD), which identifies the main structures inside flow dynamics and reconstructs the original flow using only these main structures. This reconstruction has the same number of samples and spatial dimension as the original flow, but with a less complex dynamics and preserving its main features. We also show the low computational cost required by the proposed NN models, both in their training and inference phases. The core idea of this work is to test the limits of applicability of deep learning models to data forecasting in complex fluid dynamics problems. Generalization capabilities of the models are demonstrated by using the same neural network architectures to forecast the future dynamics of four different multi-phase flows. Data sets used to train and test these deep learning models come from Direct Numerical Simulations (DNS) of these flows.

在2015年和2019年之间，地平线的成员2020年资助的创新培训网络名为“Amva4newphysics”，研究了高能量物理问题的先进多变量分析方法和统计学习工具的定制和应用，并开发了完全新的。其中许多方法已成功地用于提高Cern大型Hadron撞机的地图集和CMS实验所执行的数据分析的敏感性;其他几个人，仍然在测试阶段，承诺进一步提高基本物理参数测量的精确度以及新现象的搜索范围。在本文中，在研究和开发的那些中，最相关的新工具以及对其性能的评估。

罕见事件计算研究中的一个中心对象是委员会函数。尽管计算成本高昂，但委员会功能编码涉及罕见事件的过程的完整机械信息，包括反应率和过渡状态合奏。在过渡路径理论（TPT）的框架下，最近的工作[1]提出了一种算法，其中反馈回路融合了一个神经网络，该神经网络将委员会功能建模为重要性采样，主要是伞形采样，该摘要收集了自适应训练所需的数据。在这项工作中，我们显示需要进行其他修改以提高算法的准确性。第一个修改增加了监督学习的要素，这使神经网络通过拟合从短分子动力学轨迹获得的委员会值的样本均值估计来改善其预测。第二个修改用有限的温度字符串（FTS）方法代替了基于委员会的伞采样，该方法可以在过渡途径的区域中进行均匀抽样。我们测试了具有非凸电势能的低维系统的修改，可以通过分析或有限元方法找到参考解决方案，并显示如何将监督学习和FTS方法组合在一起，从而准确地计算了委员会功能和反应速率。我们还为使用FTS方法的算法提供了错误分析，使用少数样品在训练过程中可以准确估算反应速率。然后将这些方法应用于未知参考溶液的分子系统，其中仍然可以获得委员会功能和反应速率的准确计算。

从间接检测实验中寻找暗物质湮灭的间接检测实验的解释需要计算昂贵的宇宙射线传播模拟。在这项工作中，我们提出了一种基于经常性神经网络的新方法，可显着加速二次和暗物质银宇射线反滴角的模拟，同时实现优异的准确性。这种方法允许在宇宙射线传播模型的滋扰参数上进行高效的分析或边缘化，以便为各种暗物质模型进行参数扫描。我们确定重要的采样，具体适用于确保仅在训练有素的参数区域中评估网络。我们使用最新AMS-02 Antiproton数据在几种模型的弱相互作用的大规模粒子上呈现导出的限制。与传统方法相比，全训练网络与此工作一起作为Darkraynet释放，并通过至少两个数量级来实现运行时的加速。

In this thesis, we consider two simple but typical control problems and apply deep reinforcement learning to them, i.e., to cool and control a particle which is subject to continuous position measurement in a one-dimensional quadratic potential or in a quartic potential. We compare the performance of reinforcement learning control and conventional control strategies on the two problems, and show that the reinforcement learning achieves a performance comparable to the optimal control for the quadratic case, and outperforms conventional control strategies for the quartic case for which the optimal control strategy is unknown. To our knowledge, this is the first time deep reinforcement learning is applied to quantum control problems in continuous real space. Our research demonstrates that deep reinforcement learning can be used to control a stochastic quantum system in real space effectively as a measurement-feedback closed-loop controller, and our research also shows the ability of AI to discover new control strategies and properties of the quantum systems that are not well understood, and we can gain insights into these problems by learning from the AI, which opens up a new regime for scientific research.

The occurrence of vacuum arcs or radio frequency (rf) breakdowns is one of the most prevalent factors limiting the high-gradient performance of normal conducting rf cavities in particle accelerators. In this paper, we search for the existence of previously unrecognized features related to the incidence of rf breakdowns by applying a machine learning strategy to high-gradient cavity data from CERN's test stand for the Compact Linear Collider (CLIC). By interpreting the parameters of the learned models with explainable artificial intelligence (AI), we reverse-engineer physical properties for deriving fast, reliable, and simple rule-based models. Based on 6 months of historical data and dedicated experiments, our models show fractions of data with a high influence on the occurrence of breakdowns. Specifically, it is shown that the field emitted current following an initial breakdown is closely related to the probability of another breakdown occurring shortly thereafter. Results also indicate that the cavity pressure should be monitored with increased temporal resolution in future experiments, to further explore the vacuum activity associated with breakdowns.

模式形成过程中拓扑和微观结构方案中过渡的识别和分类对于理解和制造许多应用领域中的微观结构精确的新型材料至关重要。不幸的是，相关的微观结构过渡可能取决于以微妙而复杂的方式取决于过程参数，而经典相变理论未捕获。尽管有监督的机器学习方法可能对识别过渡制度很有用，但他们需要标签，这些标签需要先验了解订单参数或描述这些过渡的相关结构。由动态系统的通用原理的激励，我们使用一种自我监督的方法来解决使用神经网络从观察到的微观结构中预测过程参数的反问题。这种方法不需要关于不同类别的微观结构模式或预测微观结构过渡的目标任务的预定义的，标记的数据。我们表明，执行逆问题预测任务的困难与发现微观结构制度的目标有关，因为微观结构模式的定性变化与我们自我监督问题的不确定性预测的变化相对应。我们通过在两个不同的模式形成过程中自动发现微观结构方案中的过渡来证明我们的方法的价值：两相混合物的旋律分解以及在薄膜物理蒸气沉积过程中二进制合金浓度调制的形成。这种方法为发现和理解看不见的或难以辨认的过渡制度开辟了一个有希望的途径，并最终用于控制复杂的模式形成过程。

机器学习最近被出现为研究复杂现象的有希望的方法，其特征是丰富的数据集。特别地，以数据为中心的方法为手动检查可能错过的实验数据集中自动发现结构的可能性。在这里，我们介绍可解释的无监督监督的混合机学习方法，混合相关卷积神经网络（Hybrid-CCNN），并将其应用于使用基于Rydberg Atom阵列的可编程量子模拟器产生的实验数据。具体地，我们应用Hybrid-CCNN以通过可编程相互作用分析在方形格子上的新量子阶段。初始无监督的维度降低和聚类阶段首先揭示了五个不同的量子相位区域。在第二个监督阶段，我们通过培训完全解释的CCNN来细化这些相界并通过训练每个阶段提取相关的相关性。在条纹相中的每个相捕获量子波动中专门识别的特征空间加权和相关的相关性并鉴定两个先前未检测到的相，菱形和边界有序相位。这些观察结果表明，具有机器学习的可编程量子模拟器的组合可用作有关相关量子态的详细探索的强大工具。