Calabi-Yau metrics through Grassmannian learning and Donaldson's algorithm
Die Autoren stellen einen neuartigen, maschinellen Lernansatz vor, der Gradientenabstieg auf der Grassmann-Mannigfaltigkeit mit Donaldsons Algorithmus kombiniert, um effiziente Näherungen für Calabi-Yau-Metriken zu berechnen und dabei das Auftreten nichttrivialer lokaler Minima in der Dwork-Familie zu untersuchen.