Fugu-MT 論文翻訳(概要): Learning BPS Spectra and the Gap Conjecture

論文の概要: Learning BPS Spectra and the Gap Conjecture

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.09993v1
Date: Thu, 16 May 2024 11:26:20 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-20 17:52:48.495462
Title: Learning BPS Spectra and the Gap Conjecture
Title（参考訳）: BPSスペクトルの学習とギャップ導出
Authors: Sergei Gukov, Rak-Kyeong Seong,
Abstract要約: 我々は、q系列の指数間のギャップが、q系列の高次数に現れるギャップよりも、q系列の開始時に統計的に重要なことを発見した。主成分分析のための入力データとして用いたq系列特徴量の値を計算することにより,本研究の観測結果を得た。
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: We explore statistical properties of BPS q-series for 3d N=2 strongly coupled supersymmetric theories that correspond to a particular family of 3-manifolds Y. We discover that gaps between exponents in the q-series are statistically more significant at the beginning of the q-series compared to gaps that appear in higher powers of q. Our observations are obtained by calculating saliencies of q-series features used as input data for principal component analysis, which is a standard example of an explainable machine learning technique that allows for a direct calculation and a better analysis of feature saliencies.
Abstract（参考訳）: 3d N=2 個の3次元多様体の特定の族に対応する3d N=2 個の強結合超対称理論に対する BPS q 系列の統計的性質について検討する。本研究は,主成分分析の入力データとして使用されるq系列特徴量の算定によって得られた。これは,直接計算と特徴量解析の精度向上を可能にする,説明可能な機械学習手法の標準的な例である。

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