Nonperturbative functional renormalization group for Higgs-singlet models with physics-informed neural networks
यह शोध पत्र हिग्स-सिंगलेट मॉडलों के लिए एक गैर-परतबद्ध (nonperturbative) कार्यात्मक पुनर्सामान्यीकरण समूह ढांचा प्रस्तुत करता है जो बिना बहुपद विस्तार के वेटेरिच प्रवाह समीकरण को हल करने के लिए भौतिकी-सूचित तंत्रिका नेटवर्क (physics-informed neural networks) का उपयोग करता है, जो सफलतापूर्वक परिमित-तापमान प्रभावी विभवों का पुनर्निर्माण करता है और साथ ही भौतिक रूप से सुसंगत समाधानों के चयन के लिए सॉफ्ट कंसिस्टेंसी बाधाओं की महत्वपूर्ण आवश्यकता और वर्तमान सीमाओं को रेखांकित करता है।