論文の概要: Deep learning architecture for decrypting information on the event horizon

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.06441v7
• Date: Sun, 14 Jul 2024 20:15:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-17 05:46:45.334544
• Title: Deep learning architecture for decrypting information on the event horizon
• Title（参考訳）: イベント地平線情報復号化のためのディープラーニングアーキテクチャ
• Authors: Hyunju Go,
• Abstract要約: 深層学習アルゴリズムを用いて、AdSブラックホールの事象の地平線上の情報の断片が、どのように整合境界に復号されるかを示すモデルを見つける。 可換性とAdS/CFTを組み合わせることで、共形境界がホログラフィックスクリーンを実装しているという視点を超えて進むことができる。
• 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: According to 't Hooft, to recover the invariance under the Poincar\'e group in a holographic setting, the evolution law for the direction orthogonal to the given surface and the time evolution law must commute. The condition of commutativity assumes that the time-evolution law on the given surface and the target surface is the same. Meanwhile, the AdS/CFT correspondence implies that there exists a mapping from the black hole horizon to the conformal boundary. In this paper, it is conjectured that in a large AdS black hole in thermal equilibrium, this mapping and the time-evolution law will commute using the properties derived from the infinite volume limit. Also, we provide a computational model in the context of AdS/CFT correspondance assuming this commutativity in a holographic setting. Specifically, we will use deep learning algorithms to find a model that tells us how pieces of information on the event horizon of an AdS black hole are decrypted into conformal boundary. By combining commutativity with AdS/CFT, we might move beyond the view that the conformal boundary implements the holographic screen and find clues about how information pieces on the event horizon are transformed into information pieces on the conformal boundary
• Abstract（参考訳）: t Hooft によれば、ポアンカル・エ群の下でホログラフィックな設定で不変性を取り戻すためには、与えられた曲面に直交する方向の進化法則と時間発展法則は可換である。 可換性の条件は、与えられた表面と対象表面の時間進化則が同じであると仮定する。 一方、AdS/CFT対応は、ブラックホールの地平線から共形境界への写像が存在することを意味する。 本稿では、熱平衡における大きなAdSブラックホールにおいて、この写像と時間進化法則は無限体積極限から導かれる性質を用いて可換であると推測する。 また,この可換性をホログラフィック設定で仮定すると,AdS/CFT対応の文脈で計算モデルを提供する。 具体的には、深層学習アルゴリズムを用いて、AdSブラックホールの事象の地平線に関する情報がどのように整合境界に復号されるかを示すモデルを見つける。 可換性とAdS/CFTを組み合わせることで、共形境界がホログラフィックスクリーンを実装しているという見解を超えて、イベント水平線上の情報片が共形境界上の情報片にどのように変換されるかの手がかりを見つけることができる。

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