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Rodrigo Carmo Terin
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神经网络重建Minkowski QED中的谱函数
研究人员利用神经网络，借鉴了色散公式的灵感，在Minkowski量子电动力学（QED）中重建了谱函数。该研究涉及求解淬灭彩虹QED的Dyson-Schwinger方程，并将神经重建结果与自由输出进行比较，同时与具有正性约束的ansatz进行对比。虽然自由输出神经网络成功地再现了临界区域上方预期的零交叉点，但在超临界区域，具有正性约束的模型失败了，这表明谱正性应作为一种诊断工具，而不是盲目约束。
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神经网络求解杨-米尔斯理论的复杂物理方程
研究人员开发了一种新颖的神经网络方法，用于求解四维Landau规范杨-米尔斯理论中复杂的Dyson-Schwinger方程（DSEs）。神经元解法与传统的定点解法非常吻合，在各种网络配置和边界条件下均表现出稳定性。该方法在所用截断的约束下，成功重现了关键物理现象，包括MiniMOM紫外运行和胶子Schwinger函数的符号变化。