从物质创造中学习以解决 $H_{0}$ 张力问题
人工智能
2024-07-31 v1 机器学习
摘要
在物质创造机制(一种取代暗能量的有效方法)的光线下研究 张力问题，物质创造率的定义方式纯属现象学。采用贝叶斯(概率)机器学习来学习模型自由参数的约束，学习基于生成的膨胀率 。凭借该方法，学习了三个红移范围的约束。即对于两个红移范围: (宇宙chronometers)和 (宇宙chronometers + BAO)，用于验证已有的 数据；以及对于第三个红移区间 ，用于预测目的。学习结果表明，创造率中的 项提供了有潜力解决 张力问题的选项。
引用
@article{arxiv.2407.20284,
title = {MLtoGAI: Semantic Web based with Machine Learning for Enhanced Disease Prediction and Personalized Recommendations using Generative AI},
author = {Shyam Dongre and Ritesh Chandra and Sonali Agarwal},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.20284},
year = {2024}
}