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罗斯·奥尔特曼；乔纳森·卡里菲奥；詹姆斯·哈尔弗森；布伦特·D·纳尔逊。

使用方程学习器估计Calabi-Yau超曲面和三角剖分计数。 （英语） Zbl 1414.83080号

《高能物理杂志》。 2019年，第3期，第186号论文，第29页（2019年）.
小结：我们首次估计了由Kreuzer和Skarke（KS）分类的四维自反多面体的精细、规则的星三角剖分数。这为复曲面变种中Calabi-Yau三重超曲面的数量提供了一个上限。评估是通过深度学习进行的，特别是新型方程学习器（EQL）架构。我们证明，EQL网络能够准确预测远远超出（h^{1,1}）训练区域的三角网数量，从而实现可靠的外推。我们估计KS数据集中的三角剖分数量为（10^{10505}），主要是具有最高（h^{1,1}）值的多边形。

引用于5文件

MSC公司：

83E30个 引力理论中的弦和超弦理论
14J32型 Calabi-Yau流形（代数几何方面）
81T30型 弦和超弦理论；量子场论中的其他扩展对象（例如膜）

关键词：

超弦真空；紧化与弦模型

软件：

PALP公司；TOPCOM公司；Calabi-Yau数据库
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{R.Altman}等人，《高能物理学杂志》。2019年，第3期，第186号论文，29页（2019年；Zbl 1414.83080）
全文： DOI程序 arXiv公司

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