論文の概要: Fermions and Supersymmetry in Neural Network Field Theories

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.16741v1
• Date: Thu, 20 Nov 2025 19:00:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-24 18:08:18.789409
• Title: Fermions and Supersymmetry in Neural Network Field Theories
• Title（参考訳）: ニューラルネットワーク場理論におけるフェルミオンと超対称性
• Authors: Samuel Frank, James Halverson, Anindita Maiti, Fabian Ruehle,
• Abstract要約: 本稿では,グラスマン評価ニューラルネットワークを用いたフェルミオン型ニューラルネットワークの理論を紹介する。 自由理論は、中央極限定理のグラスマン変数への一般化によって得られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.904892426557913
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce fermionic neural network field theories via Grassmann-valued neural networks. Free theories are obtained by a generalization of the Central Limit Theorem to Grassmann variables. This enables the realization of the free Dirac spinor at infinite width and a four fermion interaction at finite width. Yukawa couplings are introduced by breaking the statistical independence of the output weights for the fermionic and bosonic fields. A large class of interacting supersymmetric quantum mechanics and field theory models are introduced by super-affine transformations on the input that realize a superspace formalism.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,グラスマン評価ニューラルネットワークを用いたフェルミオン型ニューラルネットワークの理論を紹介する。 自由理論は、中央極限定理のグラスマン変数への一般化によって得られる。 これにより、自由ディラックスピノルを無限幅で実現し、有限幅で4つのフェルミオン相互作用を実現することができる。 有川カップリングは、フェルミオン場とボゾン場の出力重みの統計的独立性を破って導入される。 相互作用する超対称量子力学と場の理論モデルの大規模なクラスは、超空間形式を実現する入力上のスーパーアフィン変換によって導入される。

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