AIが解く世界の難問 · 物理学 · arXiv · 2026-10-22
非線形電磁気学に結合したdRGTブラックホールのパラメータをニューラルネットワークで学習する
原題: Learning Parameters of dRGT Black Holes in Nonlinear Electrodynamics with Neural Network Scenarios
機械学習手法を用いて、非線形電磁気学に結合したdRGT型巨大重力のAdSブラックホールのパラメータ制約を検討した。光子球、ブラックホールシャドウ、エネルギー放出率を高性能並列計算で調べ、イベントホライズン望遠鏡(EHT)のシャドウ観測から電荷と非線形電磁気学パラメータを制約する数値的枠組みを構築した。ニューラルネットワークにより、M87*、SgrA*(VLTI)、SgrA*(Keck)のEHT観測との整合を1σおよび2σの信頼区間で評価した結果、得られた制約はSgrA*(VLTI)の実験データと整合した。