論文の概要: Casimir energy for $N$ constant conductivity $δ$-plates with a neural network perception

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.09096v2
• Date: Fri, 06 Jun 2025 20:34:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-10 16:33:08.514824
• Title: Casimir energy for $N$ constant conductivity $δ$-plates with a neural network perception
• Title（参考訳）: ニューラルネットワーク知覚によるN$定数伝導率$δ$プレートのカシミールエネルギー
• Authors: Venkat Abhignan,
• Abstract要約: グラフェンに対して一定導電率を有する多層板のカシミール相互作用について検討した。 また、完全な磁気伝導体と複数導電率$delta$プレートの間のカシミールエネルギーについて検討し、ボイジャーの反発をもたらす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The Casimir energy for $N$ $\delta$-function plates depends on the multiple scattering parameter $\Delta$. This $N$-body interaction was distributed into interactions with nearest neighbour scattering and next-to-nearest neighbour scattering based on partitions of $N-1$ and its permutations. Implementing this methodology, we investigate the Casimir interaction for multiple plates with constant conductivity relatable to Graphene. We also study the Casimir energy between a perfect magnetic conductor and multiple constant conductivity $\delta$ plates, which results in Boyer repulsion. In the asymptotic limit for ideal boundary conditions, the results become simple where the multiple scattering parameter $\Delta$ consists only of the nearest neighbour scattering term. Further, we used neural networks to analyze the Casimir energy in the Boyer repulsion configurations to understand the influence of pairwise energies on the many-body energy. The neural network could distinguish the repulsive and attractive forces depending on the regions of varying conductivity.
• Abstract（参考訳）: N$$\delta$-function プレートのカシミールエネルギーは、多重散乱パラメータ $\Delta$ に依存する。 この$N$-body相互作用は、N-1$の分割とその置換に基づく近接散乱と隣り合う隣りの散乱との相互作用に分散した。 この手法を実装し,グラフェンに比例した一定導電率を有する多層板のカシミール相互作用について検討した。 また、完全な磁気伝導体と多重導電率$\delta$プレートの間のカシミールエネルギーについて検討し、ボイジャーの反発をもたらす。 理想的な境界条件に対する漸近極限では、多重散乱パラメータ $\Delta$ が近接散乱項のみからなる場合、結果は単純になる。 さらに、ニューラルネットワークを用いてボウラー反発配置のカシミールエネルギーを分析し、多体エネルギーに対する対のエネルギーの影響を解明した。 ニューラルネットワークは、様々な導電率の領域によって、反発力と魅力的な力を区別することができる。

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