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  1. TOOL · CL_16280 ·

    研究人员利用机器学习寻找新的二维共形场论

    研究人员开发了一种新颖的方法来探索二维共形场论(2d CFTs),通过使用受机器学习启发的优化技术来求解模块化自举方程。该方法有效地搜索数值解,通过最小化源自模块不变性的损失函数来识别潜在的初级算符谱。该研究引入了创新,例如用于估计谱截断不确定性的策略,以及一种名为 Sven 的基于奇异值的新优化器,它在导航复杂损失景观方面比梯度下降更有效。该团队成功构建了中心荷在 1 到 8/7 之间的 CFTs 的候选配分函数,该区域以前缺乏已知…