論文の概要: Exploring Line Bundle Standard Models with Transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.00078v2
• Date: Sat, 25 Jul 2026 18:00:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-02 22:55:38.896074
• Title: Exploring Line Bundle Standard Models with Transformers
• Title（参考訳）: 変圧器を用いたラインバンドル標準モデルの探索
• Abstract要約: トランスフォーマーに基づく強化学習アーキテクチャ"LB-Explorer"を提案する。 カラビ・ヤウ上でのE_8times E_8$ヘテロティック弦理論のコンパクト化に着目する。 完全交点カラビ・ヤウでLB-Explorer環境をテストする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.99844472131922
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a Transformer-based Reinforcement Learning architecture, "LB-Explorer", to search for heterotic line bundle standard models arising from compactifications on smooth Calabi-Yau (CY) threefolds. We focus on $E_8\times E_8$ heterotic string theory compactifications on CY with abelian line bundles to produce $\text{SU}(5)\times \text{S}(\text{U}(1)^5)$ symmetry, whose $\text{SU}(5)$ can be further broken to an MSSM-like gauge group using appropriate discrete Wilson lines. We test the LB-Explorer environment on complete intersection Calabi-Yau (CICY) manifolds, though the neural network architecture naturally generalizes to any CY admitting a simplicial Mori cone and a freely-acting discrete symmetry. The LB-Explorer efficiently learns constraints on the line bundle sums, guaranteeing the $E_8$ gauge embedding, anomaly cancellation, poly-stability (supersymmetry), chirality of the spectrum, and the absence of exotic matter. Valid configurations can be subsequently filtered by imposing the missing constraints, such as the equivariant structure of the line bundle sum and further requirements on the particle spectrum. In this direction, we introduce a hybrid architecture incorporating CP-SAT solvers that aims to impose some of the conditions exactly by perturbing solutions found by the LB-Explorer. The versatility and scalability of the LB-Explorer make it a powerful tool for navigating the string landscape with a large number of moduli. The code and tools necessary to reproduce our findings are available at https://github.com/alexmininno/LB-Explorer
• Abstract（参考訳）: 本稿ではトランスフォーマーをベースとした強化学習アーキテクチャ"LB-Explorer"を提案する。 E_8\times E_8$heretic string theory compactifications on CY with abelian line bundles to produce $\text{SU}(5)\times \text{S}(\text{U}(1)^5)$ symmetric, which $\text{SU}(5)$は適切な離散ウィルソン線を用いたMSSM的なゲージ群にさらに分解することができる。 完全交叉カラビ・ヤウ多様体(CICY)上でLB-Explorer環境をテストするが、ニューラルネットワークアーキテクチャは単純なモリコーンと自由に作用する離散対称性を持つ任意のCYに自然に一般化する。 LB-Explorerは、線束和の制約を効率よく学習し、$E_8$ゲージ埋め込み、異常キャンセル、ポリ安定性(超対称性)、スペクトルのキラリティ、エキゾチックな物質がないことを保証する。 その後、ラインバンドル和の同変構造や粒子スペクトルのさらなる要求など、不足する制約を課すことで、正則構成をフィルタリングすることができる。 そこで本研究では,LB-Explorerの解の摂動を正確に行うことを目的として,CP-SATソルバを組み込んだハイブリッドアーキテクチャを提案する。 LB-Explorerの汎用性とスケーラビリティは、多数のモジュールで文字列ランドスケープをナビゲートするための強力なツールになります。 私たちの発見を再現するために必要なコードとツールはhttps://github.com/alexmininno/LB-Explorerで公開されている。

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