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劳拉·安德森。；格德斯，马蒂斯；詹姆斯·格雷；斯文·克里彭多夫；尼基尔·拉古拉姆；费比安·鲁尔

来自机器学习的依赖于模的Calabi-Yau和SU（3）-结构度量。 （英语） Zbl 1466.83111号

《高能物理杂志》。 2021年，第5期，第13号论文，45页（2021年）.
小结：我们使用机器学习来近似Calabi-Yau和SU（3）-结构度量，包括首次复杂结构模量依赖。我们的新方法在精度和速度方面进一步改进了现有的数值近似。了解这些度量有许多应用，从弦紧致的有效场论的关键方面的计算，如汤川耦合的正则归一化，以及在沼泽地猜想中发挥关键作用的大质量弦谱，到镜像对称和SYZ猜想。在SU（3）结构的情况下，我们的机器学习方法允许我们设计具有特定扭转特性的度量。基于（mathbb{P}^4）中一个五次超曲面的单参数族，证明了我们对Calabi-Yau和SU（3）结构流形的方法。

引用于12文件

MSC公司：

83E30个 引力理论中的弦和超弦理论
81T12型 有效量子场论
35年第32季度 Calabi-Yau理论（络合物分析方面）
68T05型 人工智能中的学习和自适应系统

关键词：

超弦真空；超弦与杂色弦；微分几何和代数几何

软件：

TensorFlow公司；PyTorch公司；github；日本宇宙航空公司；费马。米；亚当；SymPy公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{L.B.Anderson}等人，《高能物理学杂志》。2021年，第5期，第13号论文，45页（2021年；Zbl 1466.83111）
全文： 内政部 arXiv公司

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