Fugu-MT 論文翻訳(概要): cymyc -- Calabi-Yau Metrics, Yukawas, and Curvature

論文の概要: cymyc -- Calabi-Yau Metrics, Yukawas, and Curvature

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.19728v1
Date: Fri, 25 Oct 2024 17:55:01 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-10-28 13:33:09.418313
Title: cymyc -- Calabi-Yau Metrics, Yukawas, and Curvature
Title（参考訳）: cymyc -- Calabi-Yau Metrics, Yukawas, Curvature
Authors: Per Berglund, Giorgi Butbaia, Tristan Hübsch, Vishnu Jejjala, Challenger Mishra, Damián Mayorga Peña, Justin Tan,
Abstract要約: textttcymycには、このアンサッツを組み込んだ機械学習コンポーネントが含まれており、これらの空間におけるテンソル場をモデル化している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License:
Abstract: We introduce \texttt{cymyc}, a high-performance Python library for numerical investigation of the geometry of a large class of string compactification manifolds and their associated moduli spaces. We develop a well-defined geometric ansatz to numerically model tensor fields of arbitrary degree on a large class of Calabi-Yau manifolds. \texttt{cymyc} includes a machine learning component which incorporates this ansatz to model tensor fields of interest on these spaces by finding an approximate solution to the system of partial differential equations they should satisfy.
Abstract（参考訳）: 大規模文字列コンパクト化多様体とその関連モジュライ空間の幾何学を数値的に研究するための高性能Pythonライブラリである「texttt{cymyc}」を紹介する。我々は、カラビ・ヤウ多様体の大規模なクラス上で任意の次数のテンソル場を数値的にモデル化する、よく定義された幾何アンザッツを開発する。 \texttt{cymyc} は、これらの空間上のテンソル場をモデル化するためにこのアンザッツを組み込んだ機械学習コンポーネントを含み、それらが満たすべき偏微分方程式系の近似解を見つける。

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