論文の概要: Studying Effective String Theory using deep generative models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.20610v1
• Date: Thu, 28 Aug 2025 09:56:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-29 18:12:02.311349
• Title: Studying Effective String Theory using deep generative models
• Title（参考訳）: 深部生成モデルを用いた有効弦理論の研究
• Authors: Michele Caselle, Elia Cellini, Alessandro Nada,
• Abstract要約: ESTはヤン・ミルズ理論で閉じ込めを記述するための頑健な非摂動的フレームワークを提供する。 近年の研究では、生成アルゴリズムに基づくディープラーニング技術を用いて、ESTを数値的に探索できることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.68175275051528
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Effective String Theory (EST) offers a robust non-perturbative framework for describing confinement in Yang-Mills theory by treating the confining flux tube between a static quark-antiquark pair as a thin, vibrating string. While EST calculations are typically carried out using zeta-function regularization, certain problems-such as determining the flux tube width-are too complex to solve analytically. However, recent studies have demonstrated that EST can be explored numerically by employing deep learning techniques based on generative algorithms. In this work, we provide a brief introduction to EST and this novel numerical approach. Finally, we present results for the width of the Nambu-Got\"o EST.
• Abstract（参考訳）: 有効弦理論(EST)は、静的クォーク-アンティクォーク対の間の閉じたフラックス管を薄い振動弦として扱うことにより、ヤン=ミルズ理論における閉じ込めを記述する頑健な非摂動的枠組みを提供する。 EST計算は通常、ゼータ関数正則化を用いて行われるが、フラックス管幅の決定など、解析的に解くには複雑すぎる問題もある。 しかし、近年の研究では、生成アルゴリズムに基づくディープラーニング技術を用いて、ESTを数値的に探索できることが示されている。 本稿では,ESTの簡単な紹介と,この新しい数値的アプローチについて紹介する。 最後に,Nambu-Got\o ESTの幅について報告する。

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