在4D F-理论中学习非希格斯化规范群
高能物理 - 理论
2018-08-29 v4 计算物理
摘要
我们应用机器学习技术解决4D F-理论中的一个特定分类问题。对于给定复三维基上的除子，我们希望利用附近的局部几何信息读出其上的非希格斯化规范群。输入特征为附近除子间的三重交点数，输出标签为非希格斯化规范群。我们使用决策树解决该问题，对不同类别的除子取得了85%–98%的样本外准确率，其中数据集由无(4,6)曲线的环面三维基生成。我们已从决策树显式生成大量解析规则并证明了其中少数几条。作为交叉检验，我们将这些决策树也应用于带(4,6)曲线的基上，并取得了高准确率。此外，我们训练了一棵决策树来区分环面(4,6)曲线。最后，我们给出这些解析规则的一个应用，以构造具有如SU(3)等有趣规范群的局部基构型。
引用
@article{arxiv.1804.07296,
title = {Learning non-Higgsable gauge groups in 4D F-theory},
author = {Yi-Nan Wang and Zhibai Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1804.07296},
year = {2018}
}
备注
50 pages, 18 figures, 20 tables