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Refining Integration-by-Parts Reduction of Feynman Integrals with Machine Learning
要約 Feynman Integralsの統合ごとの統合の削減により、理論的粒子 … 続きを読む
Phase Transitions in Large Language Models and the $O(N)$ Model
要約 大規模な言語モデル（LLM）は、前例のない豊富なスケーリング動作を示します … 続きを読む
カテゴリー: cs.CL, cs.LG, hep-th, physics.data-an
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Efficient PINNs: Multi-Head Unimodular Regularization of the Solutions Space
要約 非線形マルチスケール微分方程式、特に物理情報に基づいたニューラル ネットワ … 続きを読む
Generating particle physics Lagrangians with transformers
要約 物理学では、ラグランジアンは、物理システムを支配する法則を記述する体系的な … 続きを読む
Symbolic Approximations to Ricci-flat Metrics Via Extrinsic Symmetries of Calabi-Yau Hypersurfaces
要約 ヤウがカラビ・ヤウ多様体上のリッチフラット計量の非構成的存在証明を行って以 … 続きを読む
DLScanner: A parameter space scanner package assisted by deep learning methods
要約 このペーパーでは、深層学習 (DL) 技術によって強化されたスキャナー パ … 続きを読む
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
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
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
カテゴリー: cond-mat.stat-mech, cs.AI, cs.LG, hep-th
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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