AIが解く世界の難問 · 物理学 · arXiv · 2026-10-21
ニューラルネットワークで開弦スペクトルを学習する
原題: Learning the open string spectrum with neural networks
樹レベルの開超弦が線形レッジ軌道上に整数の質量二乗スペクトルを持つことが、局所性・解析性・交差対称性・ユニタリ性と2→2散乱のエンタングルメント最小化という整合性条件からどこまで決まるかを、機械学習によるブートストラップで調べた。局所的な2チャンネル交差対称分散関係(λ-CSDR)を用いて質量二乗スペクトルと部分波係数を両方未知数として同時に学習させ、スペクトルを固定していた従来の手法を超えた。さらに3チャンネル分散関係から主要ウィルソン係数へのバウンドを得てVirasoro-Shapiro振幅を許容領域内に位置づけ、2チャンネル交差対称性を持つNon-dual振幅がレッジ挙動から冪乗挙動へのPolchinski-Strassler型転移を示すことを見いだした。