論文の概要: Quiver Mutations, Seiberg Duality and Machine Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.10783v1
- Date: Thu, 18 Jun 2020 18:01:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-19 14:16:53.633404
- Title: Quiver Mutations, Seiberg Duality and Machine Learning
- Title（参考訳）: クイックミューテーション、シーバーグの二重性、機械学習
- Authors: Jiakang Bao, Sebasti\'an Franco, Yang-Hui He, Edward Hirst, Gregg
Musiker, Yan Xiao
- Abstract要約: 我々は、クラスター代数の文脈における数学にも関心を持つ、クイバーゲージ理論のケースに焦点を当てる。
機械学習の性能は,クラス数や突然変異型など,いくつかの変数に依存する。
考慮されたすべての質問において、高い精度と信頼性が達成できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.717544246477156
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We initiate the study of applications of machine learning to Seiberg duality,
focusing on the case of quiver gauge theories, a problem also of interest in
mathematics in the context of cluster algebras. Within the general theme of
Seiberg duality, we define and explore a variety of interesting questions,
broadly divided into the binary determination of whether a pair of theories
picked from a series of duality classes are dual to each other, as well as the
multi-class determination of the duality class to which a given theory belongs.
We study how the performance of machine learning depends on several variables,
including number of classes and mutation type (finite or infinite). In
addition, we evaluate the relative advantages of Naive Bayes classifiers versus
Convolutional Neural Networks. Finally, we also investigate how the results are
affected by the inclusion of additional data, such as ranks of gauge/flavor
groups and certain variables motivated by the existence of underlying
Diophantine equations. In all questions considered, high accuracy and
confidence can be achieved.
- Abstract（参考訳）: 我々は、クラスター代数の文脈において数学にも関心のあるクイバーゲージ理論の場合に焦点をあてて、セイバーグ双対性への機械学習の適用の研究を開始する。
シーバーグ双対性(seiberg duality)の一般的なテーマでは、一連の双対性類から選択された2つの理論が互いに双対であるかどうかの2次決定と、与えられた理論が属する双対性クラスの多クラス決定に大別される、様々な興味深い質問を定義し、探求する。
機械学習の性能は,クラス数や突然変異型(有限あるいは無限)など,いくつかの変数に依存する。
さらに,naive bayes分類器と畳み込みニューラルネットワークの相対的利点を評価する。
最後に,ゲージ・フレーバー群の階数や下層のディオファント方程式の存在を動機とする変数などの付加データの影響についても検討した。
考慮されたすべての質問において、高い精度と信頼性が達成できる。
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