深層学習を用いたゲージ重力対応における時空創発と重力の量子効果の研究

利用深度学习研究规范重力对应中重力的时空涌现和量子效应

基本信息

批准号：
20J20628
负责人：
住本尚之
金额：
$ 1.6万
依托单位：
Osaka University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2020
资助国家：
日本
起止时间：
2020-04-24 至 2023-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

Ｉｍｐｏｒｖｅｄ　ＨＱＣＤ（ＩＨＱＣＤ）はハドロン物理を解析する有効模型の一種である。模型はゲージ重力対応に基づく事実を取り入れており、超弦理論における重力を表す場を含む理論である一方、実験事実に即したチューニングを含む現象論的な模型である。有効模型本来の役割とは逆に実験データから模型を決定する手法を確立することで、ゲージ重力対応を通じた量子重力へのアプローチにつながると考えられるため、データ主導な方法でIHQCDの作用を決定することが重要である。昨年度に引き続き、データ主導な方法として我々は、深層学習を使った時空創発と時空の情報から有効模型のポテンシャルの導出という2段階の方法を採り、その汎用性について調査した。非ゼロ温度のデータを用いた場合、時空創発はゼロ温度の場合に比べて決定すべき自由度が多いという点で異なるが、本手法でポテンシャルの導出まで可能であることを実証した。ホログラフィックQCD模型としてのゲージ不変量の予測を行った結果、データと同じ温度において格子計算の予測と無矛盾な結果が得られた。これは異なる物理量に対する汎用性があることを示唆してる。一方で、ゼロ温度データから導いた場合との比較や温度依存性に関する考察により、温度に関する汎用性が限定的であるという結論に至った。実験データの温度依存性の情報を十分に取り入れることで本手法の汎用性が拡大できると期待される。

导入的HQCD（IHQCD）是一种分析强子物理学的有效模型。该模型结合了基于仪表重力对应关系的事实，并且是超边缘理论中的理论，其中包括代表重力的字段，而它是一种现象学模型，其中包括基于实验事实进行调整。相反，重要的是要以数据驱动的方式确定IHQCD的效果，因为据信，建立一种从实验数据中确定模型的方法将导致通过响应量表重力来实现量子重力的方法。从去年开始，作为一种数据驱动方法，我们采用了两个数据驱动方法的阶段：使用深度学习并从时空信息中获得有效模型的潜力，并研究了其多功能性。当使用非零温度数据时，时空出现的不同之处在于，与零温度相比，确定的自由度更高，但我们已经证明了该技术可以发出潜力。量规不变性作为全息QCD模型的预测导致一致的结果，这些结果在与数据相同的温度下预测。这表明不同的物理量具有多功能性。另一方面，与零温度数据的比较和温度依赖性的考虑，得出的结论是，温度的多功能性受到限制。可以预期，通过从实验数据中充分结合温度依赖信息，可以扩展该方法的多功能性。

项目成果

期刊论文数量（4）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

Deriving dilaton potential in IHQCD from meson spectrum

从介子谱推导 IHQCD 中的膨胀势

DOI：
发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
0
作者：
Shibata Chikako;Otsuka Motoyuki;Seimiya Takahiro;Kishikawa Takahiro;Ishigaki Kazunaga;Fujishiro Mitsuhiro;比護遥;住本尚之
通讯作者：
住本尚之

Deep learning and AdS/QCD