Fugu-MT 論文翻訳(概要): Machine Learning Calabi-Yau Hypersurfaces

論文の概要: Machine Learning Calabi-Yau Hypersurfaces

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.06350v1
Date: Sun, 12 Dec 2021 23:17:31 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-12-15 06:26:12.671833
Title: Machine Learning Calabi-Yau Hypersurfaces
Title（参考訳）: 機械学習のカラビヤウ超曲面
Authors: David S. Berman, Yang-Hui He, Edward Hirst
Abstract要約: カラビ・ヤウ3次元超曲面を持つ重み付きP4の古典的データベースを再検討する。教師なしの手法は、トポロジカルデータの重みへのほとんど線形な依存を予想しない。監督された手法は、R2 > 95%の精度で超曲面の位相パラメータをその重みから予測することに成功している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
Abstract: We revisit the classic database of weighted-P4s which admit Calabi-Yau 3-fold hypersurfaces equipped with a diverse set of tools from the machine-learning toolbox. Unsupervised techniques identify an unanticipated almost linear dependence of the topological data on the weights. This then allows us to identify a previously unnoticed clustering in the Calabi-Yau data. Supervised techniques are successful in predicting the topological parameters of the hypersurface from its weights with an accuracy of R^2 > 95%. Supervised learning also allows us to identify weighted-P4s which admit Calabi-Yau hypersurfaces to 100% accuracy by making use of partitioning supported by the clustering behaviour.
Abstract（参考訳）: 機械学習ツールボックスから多種多様なツールセットを備えたCalabi-Yau 3次元超曲面を許容する重み付きP4の古典的データベースを再検討する。教師なしの手法は、トポロジカルデータの重みへのほとんど線形な依存を予想しない。これにより、Calabi-Yauデータに未確認のクラスタリングを特定できます。 R^2 > 95%の精度で超表面のトポロジカルパラメータをその重みから予測することに成功している。また,クラスタリング動作によって支持されるパーティショニングを用いることで,カラビ・ヤウ超曲面を100%精度で許容する重み付きP4を同定することができる。

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