Fugu-MT 論文翻訳(概要): Machine-Learning the Classification of Spacetimes

論文の概要: Machine-Learning the Classification of Spacetimes

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.01644v1
Date: Wed, 5 Jan 2022 14:57:41 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-01-07 15:43:13.770821
Title: Machine-Learning the Classification of Spacetimes
Title（参考訳）: 機械学習による時空の分類
Authors: Yang-Hui He, Juan Manuel P\'erez Ipi\~na
Abstract要約: 我々は、機械学習と現代のデータサイエンスから実りある技術を採用することで、新しい視点を採っている。特に、ペトロフの時空分類をモデル化し、フィードフォワードニューラルネットワークが高い成功率を達成することを示す。
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: On the long-established classification problems in general relativity we take a novel perspective by adopting fruitful techniques from machine learning and modern data-science. In particular, we model Petrov's classification of spacetimes, and show that a feed-forward neural network can achieve high degree of success. We also show how data visualization techniques with dimensionality reduction can help analyze the underlying patterns in the structure of the different types of spacetimes.
Abstract（参考訳）: 一般相対性理論における長い間確立されてきた分類問題について,機械学習や現代データサイエンスによる実りある手法を採用することにより,新しい視点を採る。特に、ペトロフの時空分類をモデル化し、フィードフォワードニューラルネットワークが高い成功率を達成可能であることを示す。また,次元化によるデータ可視化手法は,様々な時空の構造の基盤となるパターンを分析するのにどのように役立つかを示す。

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