論文の概要: Deep learning emergent spacetime from fermionic spectral functions in holography
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.18566v1
- Date: Wed, 16 Sep 2026 12:23:48 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-20 08:55:53.798297
- Title: Deep learning emergent spacetime from fermionic spectral functions in holography
- Title（参考訳）: ホログラフィーにおけるフェルミオンスペクトル関数からの深層学習創発時空
- Abstract要約: 境界フェルミオン関数から直接荷電AdSブラックホールのバルク時空とゲージ場を再構成する機械学習フレームワークを提案する。
我々の枠組みは、Reissner-Nordstrm AdS幾何の普遍性を3つの量子臨界状態にわたって確実に再構成する。
近AdS境界制約を緩和すると、半径方向に異なる幾何学的バルクプロファイルが発見されるが、同じ近水平スペクトル関数を共有する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4357984950383114
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We present a physics-informed machine learning framework based on Neural Ordinary Differential Equations that solves the holographic inverse problem: reconstructing the bulk spacetime and gauge field of a charged AdS black hole directly from boundary fermionic spectral functions. Encoding the UV asymptotics, horizon regularity, and zero temperature extremality as hard constraints in the neural network architecture, our framework reliably reconstructs the extremal Reissner-Nordström AdS geometry across three quantum critical regimes set by the $U(1)$ probe charge---non-Fermi liquid, marginal Fermi liquid (strange metal), and Fermi-liquid-like states---and can jointly infer the probe charge itself to sub-percent accuracy. Relaxing the near-AdS boundary constraint uncovers a geometrical degeneracy: bulk profiles that differ throughout the radial direction but share the same near-horizon $AdS_2 \times \mathbb{R}^2$ data reproduce identical spectral functions near the Fermi surface. This isospectral non-uniqueness is precisely the bulk degeneracy expected on general holographic grounds at zero temperature, and its spontaneous emergence across independent training runs shows that the network isolates the IR CFT universality rather than overfitting a single UV completion.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,境界フェルミオンスペクトル関数から直接荷電AdSブラックホールのバルク時空とゲージ場を再構成する,正則微分方程式に基づく物理インフォームド機械学習フレームワークを提案する。
ニューラルネットワークアーキテクチャにおける厳密な制約としてUV漸近性、地平線規則性、ゼロ温度超越性を符号化し、我々のフレームワークは、$U(1)$のプローブ電荷-非フェルミ液体、縁のフェルミ液体(ストレンジメタル)、フェルミ液様状態(フェルミ液体)によって設定された3つの量子臨界状態に対して、極端 Reissner-Nordström AdS 幾何学を確実に再構成し、プローブ電荷自体を半精度で推定することができる。
近似AdS境界制約を緩和すると、幾何的縮退が明らかになる: 半径方向に異なるが、同じ近傍水平の$AdS_2 \times \mathbb{R}^2$データを共有するバルクプロファイルはフェルミ面の近くで同一のスペクトル関数を再現する。
このアイソスペクトルの非特異性は、正確にはゼロ温度での一般的なホログラフィックグラウンドで期待されるバルク縮退性であり、独立トレーニングの実行中に自然に現れることは、ネットワークが単一のUV完了を過度に適合するのではなく、IR CFT普遍性を分離していることを示している。
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