論文の概要: Machine Learning H-theorem
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.14003v1
- Date: Tue, 19 Aug 2025 17:02:51 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-20 15:36:32.021257
- Title: Machine Learning H-theorem
- Title(参考訳): 機械学習のH理論
- Authors: Ruben Lier,
- Abstract要約: H理論は熱力学の第二法則の顕微鏡的基礎を提供する。
周期的境界条件を持つランダム配向ハードディスクと位置決めハードディスクの平衡について検討する。
我々はH-函数の不可逆性を捉えるためにモデルを訓練する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: H-theorem provides a microscopic foundation of the Second Law of Thermodynamics and is therefore essential to establishing statistical physics, but at the same time, H-theorem has been subject to controversy that in part persists till this day. To better understand H-theorem and its relation to the arrow of time, we study the equilibration of randomly oriented and positioned hard disks with periodic boundary conditions. Using a model based on the DeepSets architecture, which imposes permutation invariance of the particle labels, we train a model to capture the irreversibility of the H-functional.
- Abstract(参考訳): H理論は熱力学の第2法則の顕微鏡的基礎を提供するため、統計物理学の確立には不可欠であるが、同時にH理論は論争の対象となっている。
H-理論とその時間矢印との関係をよりよく理解するために、ランダムに配向されたハードディスクと周期的境界条件による位置決めされたハードディスクの平衡について検討する。
粒子ラベルの置換不変性を強制するDeepSetsアーキテクチャに基づくモデルを用いて、H-函数の不可逆性を捉えるモデルを訓練する。
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