Noise signal as input data in self-organized neural networks

Анотація

Самоорганізовані нейронні мережі використовуються для аналізу некорельованих білих шумів різних типів розподілу (нормального, трикутного та рівномірного). Штучно створені шуми аналізуються шляхом групування вибірок послідовності виміряних часових сигналів без їх попередньої обробки. Використовуючи цей підхід, вперше проаналізовано струмовий шум, який створено ковзною структурою, схожою на «кристал Вігнера» в ізоляційній фазі двовимірної електронної системи в кремнії. Обговорено можливості використання методу аналізу та порівняння експериментальних даних, отриманих при спостереженні різних ефектів у фізиці твердого тіла, та числових даних, змодельованих за допомогою теоретичних моделей.