机器学习 CICY 的自由商
高能物理 - 理论
2025-08-27 v1
摘要
卡拉比-丘流形的自由商在弦紧化中扮演着重要角色。本文探索了机器学习技术，如全连接神经网络和多头注意力（MHA）模型，作为检测 CICY 的 Z₂、Z₃、Z₄ 和 Z₂×Z₂ 自由商的潜在方法。在未见过的样本上进行测试时，两种模型都成功识别了几乎所有 Z₂、Z₃、Z₄ 和 Z₂×Z₂ 对称性的自由商。这些结果表明，训练有素的机器学习模型可以有效地泛化到新的卡拉比-丘流形，并可能在未来有助于更广泛的自由商分类。
引用
@article{arxiv.2508.19157,
title = {Machine Learning Free Quotients of CICYs},
author = {Wei Cui and Xin Gao and Mohsen Karkheiran and Juntao Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.19157},
year = {2025}
}