La IA y los problemas difíciles del mundo · Física · arXiv · 2026-10-21
Aprendizaje del espectro de cuerdas abiertas con redes neuronales
Título original: Learning the open string spectrum with neural networks
La supercuerda abierta a nivel de árbol tiene un espectro de masas al cuadrado entero sobre trayectorias de Regge lineales, y este trabajo pregunta hasta qué punto lo fijan las condiciones de consistencia—localidad, analiticidad, cruce, unitariedad y minimización del entrelazamiento en la dispersión 2→2—. Utilizando un bootstrap basado en la relación de dispersión local de dos canales con simetría de cruce, un algoritmo de aprendizaje automático aprende simultáneamente el espectro de masas al cuadrado y los coeficientes de ondas parciales, yendo más allá de trabajos anteriores en los que el espectro estaba fijo. Una versión de tres canales proporciona una cota sobre los coeficientes de Wilson líderes, con la amplitud de Virasoro-Shapiro situada en la región permitida de ese espacio.