Fugu-MT 論文翻訳(概要): Identifying equivalent Calabi--Yau topologies: A discrete challenge from math and physics for machine learning

論文の概要: Identifying equivalent Calabi--Yau topologies: A discrete challenge from math and physics for machine learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.07590v1
Date: Tue, 15 Feb 2022 17:26:13 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-02-16 16:44:49.442379
Title: Identifying equivalent Calabi--Yau topologies: A discrete challenge from math and physics for machine learning
Title（参考訳）: 等価カラビ・ヤウ位相の同定--機械学習のための数学と物理学からの離散的挑戦
Authors: Vishnu Jejjala, Washington Taylor, Andrew Turner
Abstract要約: 我々は、関連するトポロジカルデータを通して、2つの3つの折りたたみがいつ同値になるかという問題に焦点をあてる。これは、物理学によって動機付けられた離散数学問題における機械学習方法論の興味深いテストケースを提供する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We review briefly the characteristic topological data of Calabi--Yau threefolds and focus on the question of when two threefolds are equivalent through related topological data. This provides an interesting test case for machine learning methodology in discrete mathematics problems motivated by physics.
Abstract（参考訳）: 本稿では,カラビ・ヤウ三重奏法の特徴的トポロジカルデータについて概説し,関連するトポロジカルデータを通じて2つの3重奏法が等価であるかどうかを考察する。これは、物理学に動機づけられた離散数学問題における機械学習方法論の興味深いテストケースを提供する。

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