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齐格弗里德·凯迪什;托马斯·希尔格（Thomas U。;安德烈亚斯·克拉西格;沃尔夫冈·卢查

复杂函数的极点拟合：通过人工神经网络分类器和回归器增强标准技术。 （英语） Zbl 07788822号

计算。物理学。公社。 295，文章ID 108998，17 p.（2024）。
摘要：基于理论强子物理中的一个用例，我们重新审视了极点和拟合在受限夸克传播子修饰函数中的应用。更准确地说，我们研究了确定函数最接近原点的奇点数量和位置的方法，该函数仅在正实轴上的特定有限网格上数值已知。对于这个问题，我们将标准技术（如Levenberg-Marquardt算法）的效率与纯人工神经网络方法以及这两者的组合进行了比较。这种组合比单独使用这两种技术中的任何一种都更有效。这种方法可以推广到类似的情况，在这种情况下，函数在复变量中的极点位置必须仅根据实轴信息快速可靠地估计。

MSC公司：

68倍 计算机科学
81至XX 量子理论

关键词：

夸克传播子;修饰函数;人工神经网络;机器学习;极点

软件：

LMFIT公司;L-BFGS公司;科比拉2;万亿;LBFGS-B型;L-BFGS-B型;NEWUOA公司;蟒蛇;科学Py;亚当
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\textit{S.Kaidisch}等人，计算。物理学。Commun公司。295，文章ID 108998，17 p.（2024；Zbl 07788822）
全文： 内政部 arXiv公司
OA许可证

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