鲍嘉康;何、杨辉;爱德华·赫斯特;约翰内斯·霍夫谢尔;亚历山大·卡斯普日克;苏瓦吉特·马朱姆德 希尔伯特系列,机器学习,物理应用。 (英语) Zbl 1487.81035号 物理学。莱特。,B类 827,文章ID 136966,8 p.(2022). 总结:我们描述了简单的机器学习方法如何成功地从希尔伯特级数(HS)预测几何特性。回归函数预测投影空间中嵌入权重的平均绝对误差为(sim 1),而分类器预测维数和Gorenstein指数的准确度为(>90)%,标准误差为(0.5)%。二元随机森林分类器能够区分底层HS是否描述了一个高准确度超过95%的完整交集。神经网络(NN)成功地从Gorenstein环中识别HS,准确度达到了相同的水平,而“假”HS的生成对于NN来说,与所考虑的三维Fano变种相关的HS相比,是微不足道的。 引用于4文件 MSC公司: 81页68 量子计算 68T05型 人工智能中的学习和自适应系统 68T07型 人工神经网络与深度学习 16周60 赋值、补全、形式幂级数和相关构造(结合环和代数) 81页73 量子计算和通信处理的计算稳定性和纠错码 软件:分级环数据库;亚当;TensorFlow公司;ElemStatLearn(电子状态学习) PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{J.Bao}等人,Phys。莱特。,B 827,文章ID 136966,8 p.(2022;Zbl 1487.81035) 全文: 内政部 arXiv公司 参考文献: [1] Benvenuti,S。;冯,B。;Hanany,A。;He,Y.-H.,《规范理论中的BPS算符计数:颤动、系统和充盈》,高能物理学杂志。,11,第050条pp.(2007)·兹比尔1245.81264 [2] 冯,B。;Hanany,A。;He,Y.-H.,《计算规范不变量:完整性程序》,《高能物理学杂志》。,3,第090条pp.(2007) [3] 格雷,J。;他,Y.-H。;Hanany,A。;北卡罗来纳州梅卡雷亚。;Jejjala,V.,《SQCD:几何论文》,高能物理学杂志。,2008年05月09日(2008年5月) [4] Hanany,A。;北卡罗来纳州梅卡雷亚。;Torri,G.,伴随SQCD的Hilbert级数,Nucl。物理学。B、 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