Deep Learning for f (T) Gravity: Joint PINN Reconstruction and MCMC Analysis of Data Sets
यह शोध पत्र कॉस्मिक क्रोनोमीटर और पैंथियन+ सुपरनोवा डेटा से f(T) ग्रेविटी फंक्शन को गैर-पैरामीट्रिक रूप से पुनर्गठित करने के लिए फिजिक्स इन्फॉर्म्ड न्यूरल नेटवर्क्स (PINNs) को हाइब्रिड मैक्सिमम लाइकलीहुड और बायेसियन MCMC विश्लेषण के साथ संयोजित करने वाला एक एकीकृत ढांचा प्रस्तावित करता है, जो मानक ΛCDM मॉडल के विरुद्ध मजबूत पैरामीटर बाधाएं और एक कठोर सांख्यिकीय तुलना प्रदान करता है।