論文の概要: Spectral functions in Minkowski quantum electrodynamics from neural reconstruction: Benchmarking against dispersive Dyson--Schwinger integral equations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.24728v1
- Date: Mon, 06 Oct 2025 13:19:17 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-03 05:35:45.982442
- Title: Spectral functions in Minkowski quantum electrodynamics from neural reconstruction: Benchmarking against dispersive Dyson--Schwinger integral equations
- Title（参考訳）: 神経再構成によるミンコフスキー量子電磁力学のスペクトル関数:分散ダイソン-シュウィンガー積分方程式に対するベンチマーク
- Authors: Rodrigo Carmo Terin,
- Abstract要約: ミンコフスキー時空における量子電磁力学(QED)のダイソン=シュウィンガー積分方程式(Dyson-Schwinger integral equations, DSE)を解くために、ミンコフスキーの物理インフォームドニューラルネットワークアプローチ(M--PINN)が定式化されている。
我々の戦略は、(i)リーマン表現と減算分散関係に基づく分散解法と(ii)フェルミオン質量関数を学習するM-PINNの2つの相補的なアプローチを融合する。
- 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: A Minkowskian physics-informed neural network approach (M--PINN) is formulated to solve the Dyson--Schwinger integral equations (DSE) of quantum electrodynamics (QED) directly in Minkowski spacetime. Our novel strategy merges two complementary approaches: (i) a dispersive solver based on Lehmann representations and subtracted dispersion relations, and (ii) a M--PINN that learns the fermion mass function $B(p^2)$, under the same truncation and renormalization configuration (quenched, rainbow, Landau gauge) with the loss integrating the DSE residual with multi--scale regularization, and monotonicity/smoothing penalties in the spacelike branch in the same way as in our previous work in Euclidean space. The benchmarks show quantitative agreement from the infrared (IR) to the ultraviolet (UV) scales in both on-shell and momentum-subtraction schemes. In this controlled setting, our M--PINN reproduces the dispersive solution whilst remaining computationally compact and differentiable, paving the way for extensions with realistic vertices, unquenching effects, and uncertainty-aware variants.
- Abstract（参考訳）: ミンコフスキー宇宙空間における量子電磁力学(QED)のダイソン=シュウィンガー積分方程式(Dyson-Schwinger integral equations, DSE)を解くために、ミンコフスキー物理学インフォームドニューラルネットワークアプローチ(M--PINN)が定式化されている。
我々の新しい戦略は2つの補完的なアプローチを融合する。
一 リーマン表現及び減算分散関係に基づく分散解法
(II) DSE残基とマルチスケール正則化の統合による損失と、ユークリッド空間における我々の以前の研究と同様の方法で、空間的分岐における単調性/平滑化ペナルティを伴って、フェルミオン質量関数$B(p^2)$(焼成、レインボー、ランダウゲージ)を学習するM-PINN。
ベンチマークは、赤外線(IR)から紫外線(UV)スケールへのオンシェルおよび運動量減量スキームの定量的な一致を示した。
この制御された環境では、我々のM-PINNは、計算的にコンパクトで微分可能でありながら分散解を再現し、現実的な頂点、アンクエンチング効果、不確実性を考慮した拡張への道を開いた。
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