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English(EN) Deep learning emergent spacetime from fermionic spectral functions in holography

AI使用神经ODE从量子数据中重建时空

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了一个新颖的机器学习框架，利用神经常微分方程从费米子谱函数中重建时空几何。这种物理信息驱动的方法可以准确推断反德西特空间中带电黑洞的性质，包括探测电荷，跨越不同的量子临界区域。该研究还强调了一个等谱非唯一性现象，即不同的体剖面可以产生相同的谱函数，证明了网络能够捕捉普遍的红外行为。 AI

影响 引入了一种新颖的物理信息驱动的机器学习方法，用于复杂的科学建模。

排序理由 学术论文，详细介绍了应用于理论物理学的新机器学习方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Koji Hashimoto, Hyun-Sik Jeong, Keun-Young Kim, Daichi Takeda, Kwan Yun ·

    深度学习在全息术中从费米子谱函数中涌现时空

    arXiv:2609.18566v1 Announce Type: cross Abstract: We present a physics-informed machine learning framework based on Neural Ordinary Differential Equations that solves the holographic inverse problem: reconstructing the bulk spacetime and gauge field of a charged AdS black hole di…

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