論文の概要: Transforming the Bootstrap: Using Transformers to Compute Scattering Amplitudes in Planar N = 4 Super Yang-Mills Theory
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.06107v1
- Date: Thu, 9 May 2024 21:28:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-13 17:16:40.228916
- Title: Transforming the Bootstrap: Using Transformers to Compute Scattering Amplitudes in Planar N = 4 Super Yang-Mills Theory
- Title（参考訳）: ブートストラップの変換:Planar N = 4 Super Yang-Mills理論における変圧器を用いた散乱振幅の計算
- Authors: Tianji Cai, Garrett W. Merz, François Charton, Niklas Nolte, Matthias Wilhelm, Kyle Cranmer, Lance J. Dixon,
- Abstract要約: 平面 N = 4 超ヤン・ミルズ理論は、大型ハドロン衝突型加速器におけるヒッグス粒子生成を記述する理論の従兄弟である。
我々の研究は、トランスフォーマーが正確な解を必要とする理論物理学の問題にうまく適用できることを示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.88613782733521
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We pursue the use of deep learning methods to improve state-of-the-art computations in theoretical high-energy physics. Planar N = 4 Super Yang-Mills theory is a close cousin to the theory that describes Higgs boson production at the Large Hadron Collider; its scattering amplitudes are large mathematical expressions containing integer coefficients. In this paper, we apply Transformers to predict these coefficients. The problem can be formulated in a language-like representation amenable to standard cross-entropy training objectives. We design two related experiments and show that the model achieves high accuracy (> 98%) on both tasks. Our work shows that Transformers can be applied successfully to problems in theoretical physics that require exact solutions.
- Abstract（参考訳）: 我々は,理論高エネルギー物理学における最先端計算を改善するためのディープラーニング手法の活用を追求する。
平面 N = 4 Super Yang-Mills 理論は、大型ハドロン衝突型加速器におけるヒッグス粒子生成を記述する理論の従兄弟であり、その散乱振幅は整数係数を含む大きな数学的表現である。
本稿では,これらの係数を予測するためにトランスフォーマーを適用する。
この問題は、標準的なクロスエントロピートレーニングの目的に対応する言語のような表現で定式化することができる。
2つの関連する実験を設計し、そのモデルが両タスクにおいて高い精度(>98%)を達成することを示す。
我々の研究は、トランスフォーマーが正確な解を必要とする理論物理学の問題にうまく適用できることを示している。
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