张量路径VII:从量子引力到人工智能
高能物理 - 理论
2023-01-06 v1 数值分析
数学物理
math.MP
数值分析
摘要
在假定读者熟悉量子场论以及我们之一在前序系列“张量路径I至VI”中提出的张量路径方法的前提下,我们如常给出过去两年量子引力方面的进展。接着我们较详细地介绍两种受随机张量理论启发的算法,该理论发展于量子引力语境中。一种致力于在可关联为噪声的随机张量中发现并恢复信号,对如不同维张量等更一般情形给出了新的理论保证。另一种SMPI更具雄心但或许严谨性较弱,致力于显著且根本地提升张量主成分分析算法的性能,但尚未有完备的理论保证。随后我们勾勒了与信息论和人工智能相关的各类应用并提供相应文献。
引用
@article{arxiv.2205.10326,
title = {The Tensor Track VII: From Quantum Gravity to Artificial Intelligence},
author = {Mohamed Ouerfelli and Vincent Rivasseau and Mohamed Tamaazousti},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.10326},
year = {2023}
}
备注
23 pages, 7 figures, 1 table