SU(5) 中的良好味道搜索：一种机器学习方法

我们采用机器学习技术重新审视 $SU(5)$ 统一理论中的费米子质量问题。原初的 $SU(5)$ 模型由 Georgi 和 Glashow 提出，与观察到的费米子质量谱不兼容。已知有两种解决方法：一种是通过引入 45 维场的新相互作用，另一种是通过 24 维场。我们研究哪种修改更美观，将美观定义为与原始 Georgi-Glashow $SU(5)$ 模型的接近程度。我们的分析表明，在超对称和非超对称情形下，包含 24 维场相互作用的模型在此标准下更美观。随后我们通过引入连续参数 $y$ 来推广这些模型，其中 $y=3$ 时对应 45 维场，$y=1.5$ 时对应 24 维场。数值优化揭示，$y \approx 0.8$ 可最接近原始 $SU(5)$ 模型，表明根据我们的定义，此值对应最美观的模型。