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:
- 金额:$ 1.6万
- 依托单位:
- 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
- 来源:
- 关键词:
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。
Imporved HQCD (IHQCD) is a model for physical analysis. The model is based on the theory of gravity, and the model is based on the theory of gravity. There is an important way to determine the role of IHQCD in the original model. In 2005, we introduced a new approach to deep learning, which was based on the analysis of spatial and temporal information. In the case of non-temperature, space-time, and temperature, the degree of freedom is determined by the number of points. The QCD model is based on the results of the calculation of the temperature field. The general purpose of the physical quantity A comparison of temperature dependence and temperature dependence in a single case is made. The temperature dependence information of the system is very important to the application of the system.
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
Deriving dilaton potential in improved holographic QCD from meson spectrum
从介子谱推导出改进的全息 QCD 中的膨胀势
- DOI:
- 发表时间:2022
- 期刊:
- 影响因子:5
- 作者:Koji Hashimoto;Keisuke Ohashi;Takayuki Sumimoto
- 通讯作者:Takayuki Sumimoto
Deep learning and AdS/QCD
- DOI:10.1103/physrevd.102.026020
- 发表时间:2020-05
- 期刊:
- 影响因子:5
- 作者:Tetsuya Akutagawa;K. Hashimoto;Takayuki Sumimoto
- 通讯作者:Tetsuya Akutagawa;K. Hashimoto;Takayuki Sumimoto
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