「hep-th」カテゴリーアーカイブ

Generating particle physics Lagrangians with transformers

投稿日: 2025年1月17日 作成者: jarxiv

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 →

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Symbolic Approximations to Ricci-flat Metrics Via Extrinsic Symmetries of Calabi-Yau Hypersurfaces

投稿日: 2024年12月30日 作成者: jarxiv

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 →

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DLScanner: A parameter space scanner package assisted by deep learning methods

投稿日: 2024年12月30日 作成者: jarxiv

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 →

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Comparative Study of Neural Network Methods for Solving Topological Solitons

投稿日: 2024年11月25日 作成者: jarxiv

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

投稿日: 2024年11月20日 作成者: jarxiv

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

投稿日: 2024年11月8日 作成者: jarxiv

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

投稿日: 2024年10月28日 作成者: jarxiv

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

投稿日: 2024年10月4日 作成者: jarxiv

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

投稿日: 2024年6月6日 作成者: jarxiv

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

投稿日: 2024年6月5日 作成者: jarxiv

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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