Stochastic analysis of finite-temperature effects on cosmological parameters by artificial neural networks
यह शोध पत्र कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क (आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क) और स्टोकेस्टिक अनुकूलन का उपयोग यह प्रदर्शित करने के लिए करता है कि परिमित-तापमान क्वांटम गुरुत्वाकर्षण सुधारों को शामिल करना, जिन्हें नए घनत्व मापदंडों और द्वारा दर्शाया गया है, हबल तनाव (हबल टेंशन) की निरंतरता के बावजूद प्लैंक 2018 कॉस्मिक माइक्रोवेव बैकग्राउंड डेटा के फिट में सुधार करता है।