基于 AI 算法在 $A_4$ 模对称性下的中微子质量预测
高能物理 - 唯象学
2025-08-14 v1
摘要
本研究对基于 离散非阿贝尔模对称性的中微子质量模型进行了全面探索，该模型构建在线性跷跷板框架内，修改了传统的 I 型跷跷板结构，并侧重于使用一种基于 AI 的算法——不可理解但可及时理解的逻辑优化算法（ILA）来优化模型参数。与传统的离散味对称性框架相比，模对称性显著减少了生成现实费米子质量纹理所需的味子场的数量和复杂性。关键预测包括中微子质量、 矩阵、无中微子双贝塔衰变的有效中微子质量、贝塔衰变、狄拉克和马约拉纳 CP 破坏相位，涵盖正常（NO）和反序（IO）质量排序，提供了可检验的推论。我们还评估了 ILA 优化技术的工作效率。优化后的中微子振荡参数与最近的实验数据非常吻合。我们的分析也与普朗克宇宙学对中微子质量总和 的约束一致。
引用
@article{arxiv.2508.09579,
title = {Neutrino Mass Predictions with an AI-based Algorithm under $A_4$ Modular Symmetry},
author = {Muhammad Waheed Aslam and Abrar Ahmad Zafar and Muhammad Naeem Aslam},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.09579},
year = {2025}
}
备注
28 Pages, 8 figures