Stochastic analysis of finite-temperature effects on cosmological parameters by artificial neural networks
यह शोध पत्र ब्रह्मांडीय मापदंडों पर परिमित-तापमान क्वांटम गुरुत्वाकर्षण प्रभावों का विश्लेषण करने के लिए कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क (आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क) और स्टोकेस्टिक अनुकूलन का उपयोग करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि नए तापमान-निर्भर घनत्व पदों को शामिल करने से प्लैंक डेटा के साथ सामंजस्य में सुधार होता है और ब्रह्मांडीय विकास में थर्मल क्वांटम सुधारों की एक गैर-नगण्य भूमिका का सुझाव मिलता है।