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从边界光学电导率深度学习体时空

高能物理 - 理论 2024-05-27 v1 无序系统与神经网络 广义相对论与量子宇宙学 高能物理 - 唯象学

摘要

我们采用一种深度学习方法,从\textit{边界}光学电导率推导\textit{体}时空。我们将神经常微分方程技术应用于典型的具有平移破缺的全息凝聚态模型类:线性轴子模型,该技术专为度量等连续函数量身定制。我们成功地从边界全息光学电导率中提取了体度量。此外,作为真实材料的示例,我们使用了强关联电子系统中重费米子金属的代表 UPd2Al3\text{UPd}_2\text{Al}_3 的实验光学电导率,并构建了相应的体度量。据我们所知,我们的工作是从\textit{边界}全息或实验电导率数据深度学习体时空的首个例证。

关键词

引用

@article{arxiv.2401.00939,
  title  = {Deep learning bulk spacetime from boundary optical conductivity},
  author = {Byoungjoon Ahn and Hyun-Sik Jeong and Keun-Young Kim and Kwan Yun},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2401.00939},
  year   = {2024}
}

备注

30 pages, 8 figures