スタガードクォークのDirac固有値スペクトルに関する深層学習研究【JST・京大機械翻訳】

Jeong Hwancheol; Jung Chulwoo; Jwa Seungyeob; Kim Jeehun; Kim Nam Soo; Kim Sunghee; Lee Sunkyu; Lee Weonjong; Lee Youngjo; Pak Jeonghwan; Park Chanju

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202208065778607 整理番号：22P0297104

スタガードクォークのDirac固有値スペクトルに関する深層学習研究【JST・京大機械翻訳】

Deep learning study on the Dirac eigenvalue spectrum of staggered quarks

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発行年： 2022年03月01日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月01日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

深層学習(DL)技術を用いてDirac固有値スペクトル上の千鳥クォークのキラリティーを研究した。千鳥型双線形演算子を構築するためのKluberg-Stern法は,反復関係,キラリティの一意性,およびWardアイデンティティのような連続体特性を保存し,それは,千鳥型Dirac演算子の2つのクォーク固有状態の間に挟まれたキラリティー演算子の行列要素において,ユニークで特徴的なパターン(それを「漏洩パターン(LP)」)に導く。DL分析は,Dirac固有値スペクトルにおける非ゼロモード八重項の分類に対して,正常ゲージ構成および0.998AUC(ROC曲線)に対して99.4(2)%の精度を与えた。漏れパターンが通常のゲージ構成で普遍的であることを確認した。多層パーセプトロン(MLP)法は,LPに関する本研究の最良のDLモデルであることが判明した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

強い相互作用の模型

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