KI und die schwierigen Probleme der Welt · Physik · arXiv · 2026-10-21
Das Spektrum offener Strings mit neuronalen Netzen lernen
Originaltitel: Learning the open string spectrum with neural networks
Der offene Superstring auf Baumniveau besitzt ein ganzzahliges Massenquadratspektrum auf linearen Regge-Trajektorien, und diese Arbeit fragt, inwieweit Konsistenzbedingungen — Lokalität, Analytizität, Crossing, Unitarität und Verschränkungsminimierung in 2→2-Streuung — dieses festlegen. Mithilfe eines Bootstraps, der auf der lokalen zweikanaligen crossing-symmetrischen Dispersionsrelation basiert, lernt ein Machine-Learning-Algorithmus das Massenquadratspektrum und die Partialwellenkoeffizienten gleichzeitig, wobei er über frühere Arbeiten hinausgeht, in denen das Spektrum fest vorgegeben war. Eine Dreikanal-Version liefert eine Schranke für die führenden Wilson-Koeffizienten, wobei sich die Virasoro-Shapiro-Amplitude im zulässigen Bereich dieses Raums befindet.