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Lorentz group
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新方法为物理学机器学习模型强制执行对称性
研究人员探索了在预训练的机器学习模型上强制执行对称性的方法，特别是在物理学应用中。对于有限和紧凑群，使用Reynolds算子的事后群平均可以将预测器投影到不变或等变函数上，提供已知的风险保证。该研究将此扩展到非紧凑群，提出了Weyl酉技巧、数据依赖正交投影和帧平均等替代方案。虽然正交投影显示出潜力，尤其是在分布外情况下，但对称模型的直接训练通常能与这些事后方法相媲美甚至超越。
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新型二维双曲循环神经网络在量子物理模拟中优于欧几里得模型
研究人员开发了使用洛伦兹循环神经网络（RNN）的新型二维（2D）双曲神经网络量子态（NQS）。与欧几里得模型相比，这些双曲NQS在模拟二维横向场伊辛模型（2DTFIM）时表现出优越的性能，尤其是在相变点和临界状态下。该研究还将发现扩展到一维（1D）双曲NQS，证实了它们在具有结构层次或临界性的场景中增强的有效性。