【摘 要】
:
We apply supervised machine learning to study the topological states of one-dimensional non-Hermitian systems.Unlike Hermitian systems,the winding number of such non-Hermitian systems can take half integers.We focus on a non-Hermitian model,an extension o
【机 构】
:
GuangdongProvincialKeyLaboratoryofQuantumMetrologyandSensing,StateKeyLaboratoryofOptoelectronicMeter
【基金项目】
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Supported by the Key Area Research and Development Program of Guangdong Province(Grant No.2019B030330001),the National Natural Science Foundation of China(Grant Nos.11474179,11722438,91736103,and 1207
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We apply supervised machine learning to study the topological states of one-dimensional non-Hermitian systems.Unlike Hermitian systems,the winding number of such non-Hermitian systems can take half integers.We focus on a non-Hermitian model,an extension o
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