基于机器学习的广义完全交 Calabi-Yau 流形研究
高能物理 - 理论
2023-04-19 v1 机器学习
摘要
广义完全交 Calabi-Yau 流形（gCICY）是近年来建立的一种新的 Calabi-Yau 流形构造。然而，使用标准代数方法生成新的 gCICY 非常费力。由于这种复杂性，gCICY 的数量及其分类仍属未知。在本文中，我们尝试利用神经网络在这一方向上取得一些进展。结果表明，我们训练的模型对文献中现有的 type 和 type gCICY 具有高精度。此外，它们在预测以不同于训练与测试所用方式生成的新 gCICY 时能达到 的精度。这表明机器学习可能是分类和生成新 gCICY 的一种有效方法。
引用
@article{arxiv.2209.10157,
title = {Machine Learning on generalized Complete Intersection Calabi-Yau Manifolds},
author = {Wei Cui and Xin Gao and Juntao Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2209.10157},
year = {2023}
}
备注
20 pages, 4 figures