AI na Matatizo Magumu ya Ulimwengu · Fizikia · arXiv · 2026-10-22
Kujifunza Vigezo vya Mashimo Jeusi ya dRGT katika Electrodinamia Isiyo ya Mstari kwa Hali za Mtandao wa Neva
Kichwa asilia: Learning Parameters of dRGT Black Holes in Nonlinear Electrodynamics with Neural Network Scenarios
Ujifunzaji wa mashine unatumika kuweka mipaka ya vigezo vya mashimo jeusi ya AdS katika graviti ya masi inayofanana na dRGT iliyounganishwa na electrodinamia isiyo ya mstari. Sfera ya fotoni, kivuli cha shimo jeusi, na kiwango cha kutoa nishati vinahesabiwa kwa mahesabu sambamba ya utendaji wa juu, na mfumo wa nambari unaweka mipaka ya mlipo wa umeme na kigezo cha electrodinamia isiyo ya mstari kwa kutumia uchunguzi wa kivuli wa Event Horizon Telescope. Mitandao ya neva kisha inaainisha maeneo ya vigezo yanayolingana na uchunguzi wa EHT wa M87*, SgrA*(VLTI), na SgrA*(Keck) ndani ya vipimo vya uhakika vya 1-sigma na 2-sigma, na mipaka inayotokana nayo inaonekana kuendana na data ya kweli ya SgrA*(VLTI).