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theoretical physics
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用神经算子学习 S 矩阵相位
使用傅里叶神经算子 (FNOs) 研究固定能量下 $2 o 2$ 弹性散射中振幅的模和相位的关系，通过训练 FNOs 来发现它们之间的积分关系，观察 FNO 的预测质量指数与相位的幺正约束违背之间的强相关性，并强调了统计学在 NOs 集合中
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2 months ago
无需反向传播学习心电图信号特征
本文提出一种基于理论物理思想生成时序型数据表示的新方法，该方法旨在识别可以有效捕捉特定类别样本的共享特征的线性规律，并利用这些规律构建了一个具有良好解释性和可验证性的分类器不可知表示方法，该表示方法能够在广泛的场景下应用，以实现心电图信号分
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a year ago
解释 Siamese 神经网络中的对称性不变量和守恒量
本文在理论物理学领域引入可解释的孪生神经网络 (SNN) 用于相似性检测。具体而言，我们将 SNN 应用于特殊相对论事件、电磁场的变形以及中心势场中粒子的运动，在这些例子中，SNN 学习识别属于同一事件、同一场配置或相同运动轨迹的数据点。结
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4 years ago
Onsager 解二维 Ising 模型的确切解法的五十年
本篇论文对 Onsager 于 1944 年提出的二维 Ising 模型的精确解法进行历史回顾并简要介绍了该领域的一些最新发展。
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29 years ago
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