論文の概要: Machine Learning Lie Structures & Applications to Physics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.00871v2
- Date: Tue, 20 Apr 2021 18:47:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-30 11:38:01.373945
- Title: Machine Learning Lie Structures & Applications to Physics
- Title(参考訳): 機械学習のリー構造と物理への応用
- Authors: Heng-Yu Chen, Yang-Hui He, Shailesh Lal, Suvajit Majumder
- Abstract要約: テンソル積の計算と既約表現の分岐規則がいかに機械学習可能かを示す。
我々は,非MLアルゴリズムと比較して,桁違いの相対的な高速化を実現することができる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Classical and exceptional Lie algebras and their representations are among
the most important tools in the analysis of symmetry in physical systems. In
this letter we show how the computation of tensor products and branching rules
of irreducible representations are machine-learnable, and can achieve relative
speed-ups of orders of magnitude in comparison to the non-ML algorithms.
- Abstract(参考訳): 古典的および例外的なリー代数とその表現は、物理系における対称性の分析において最も重要なツールである。
このレターでは、テンソル積の計算と既約表現の分岐規則が機械学習可能であることを示し、非MLアルゴリズムと比較して相対的な桁数の高速化を実現する。
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