hep-th」カテゴリーアーカイブ

Comparative Study of Neural Network Methods for Solving Topological Solitons

要約 トポロジカル ソリトンは、非線形微分方程式の安定した局所的な解であり、素粒 … 続きを読む

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Learning the Simplicity of Scattering Amplitudes

要約 複雑な式の単純化と再構成は、特に理論的な高エネルギー物理学の進歩の核心です … 続きを読む

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Machine learning and optimization-based approaches to duality in statistical physics

要約 双対性の概念、つまり特定の物理システムは 2 つの異なる数学的記述を持つこ … 続きを読む

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cymyc — Calabi-Yau Metrics, Yukawas, and Curvature

要約 \texttt{cymyc} は、大規模なクラスの文字列圧縮多様体の幾何学 … 続きを読む

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GUD: Generation with Unified Diffusion

要約 拡散生成モデルは、データサンプルに徐々にノイズを加えるプロセスを反転させる … 続きを読む

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Grokking Modular Polynomials

要約 ニューラル ネットワークは、モジュラー算術タスクのサブセットを容易に学習し … 続きを読む

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Learning to grok: Emergence of in-context learning and skill composition in modular arithmetic tasks

要約 大規模な言語モデルは、トレーニング セットには存在しなかったタスクを解決で … 続きを読む

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Deep Learning Calabi-Yau four folds with hybrid and recurrent neural network architectures

要約 この研究では、ハイブリッド畳み込み再帰型ニューラル ネットワーク アーキテ … 続きを読む

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Deep learning lattice gauge theories

要約 モンテカルロ法は、格子ゲージ理論の強結合挙動に対する深い洞察をもたらし、ハ … 続きを読む

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The Inverse of Exact Renormalization Group Flows as Statistical Inference

要約 私たちは、関数的な対流拡散方程式によって記述される最適輸送のインスタンス化 … 続きを読む

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