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Machine learning for perturbative expansions in quantum field theory

量子场论中微扰展开的机器学习

基本信息

批准号：
22K03604
负责人：
植田高寛
金额：
$ 1.41万
依托单位：
Juntendo University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-04-01 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

项目摘要

素粒子物理学の標準模型は大きな成功を収めているものの、理論的に「究極の理論」と言うにはほど遠いのが現状である。また、実験・観測的にも標準模型の枠内で説明できない現象が存在するなど、未解決の問題がある。このような問題を解決するため、さまざまな拡張模型が提唱されており、そのうちのどれが自然を正しく記述しているのか、あるいはすべて間違っているのかは、将来の実験・観測データと理論計算による予言を突き合わせることで明らかとなると期待される。実験・観測より得られる大量のデータからの信号事象の分類や粒子の識別などに関しては、以前より決定木などの機械学習の技術が使用されている。近年では、深層学習を用いることも盛んである。このような流れは人工知能・機械学習技術の急速な発達とともに、今後もより一層加速・発展していくものだと期待される。一方で、理論計算の面では、特に量子場の理論をもとにした摂動計算において、機械学習の利用は一部を除いてまだまだ限定的であると言える。また、摂動計算の基本構成要素であるファインマン積分は、摂動の高次へ行けば行くほど評価が解析的にも数値的にも困難となるので、より強力で効率的な計算手法が求められている。このような状況により、急速に発展している深層学習を含めた機械学習技術を摂動計算にどのように応用できるか、そして計算の効率化の達成や新たな知見を得ることができるかを、本研究では探求していく予定である。本年度は教師あり機械学習に必要なデータセットの作成に着手した。

The standard model of particle physics is a successful and successful one, and the theory of "ultimate theory" is a far-reaching one.また, 実験・Observation of the にも枠内でExplanation of the できないphenomenon するなど、Unsolved problems がある.このようなProblem をSolution するため、さまざまな拡 Zhang model が提声されており、そのうちのどれがnatural を正しく说しているのか、あるThe theory of the future of the future Calculate the meaning of the calculation and the prediction of the future.実験・観见より得られるA large number of signal events and classification and identification of particlesなどに关しては、Earlier よりdetermined the use of などのMechanical learning technologyがされている. In recent years, deep learning has been widely used.このような流れはArtificial intelligence・Machine learning technologyの快な発达とともに、From now on もより一layer acceleration・発综合していくものだとLook forward to される. One side, theoretical calculation side, special quantum field theory side, dynamic calculation sideおいて、The use of machine learning is part of いてまだまだlimited であると语える.また, 悂动calculation's basic building blocks であるファインマンintegration は, 悂动の高级へ行けば行くほどreview The numerical value of the 䡡が analysis is difficult and the calculation method of the calculation method is powerful and efficient.このようなSTATUSにより、rapid developmentしているdeep learningをcontainingめたmachine learning technologyを摂ACTIVE COMPUTINGにどのように応用できるか、そしてThe efficiency of calculation is achieved や新たな知见を得ることができるかを、This study is about exploring the していく predetermined である. This year, the teacher is going to start with the necessary mechanical learning and the completion of the machine learning.