Machine Learning the Phase Structure and Algebraic Invariants of Clifford- and Grassmann-Valued Cellular Automata
यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि मशीन लर्निंग तकनीकें, जिनमें अनसुपरवाइज्ड क्लस्टरिंग (unsupervised clustering), सुपरवाइज्ड क्लासिफिकेशन (supervised classification) और सिम्बोलिक रिग्रेशन (symbolic regression) शामिल हैं, क्लिफोर्ड- और ग्रासमैन-मानित सेलुलर ऑटोमेटा (Clifford- and Grassmann-valued cellular automata) के चरण संरचनाओं (phase structures), बीजगणितीय अपरिवर्तों (algebraic invariants) और हस्तांतरणीय गतिशील फिंगरप्रिंट्स (transferable dynamical fingerprints) को प्रभावी ढंग से उजागर कर सकती हैं, जो यह प्रकट करती हैं कि मेट्रिक सिग्नेचर (metric signatures) और सामान्यीकरण प्रोटोकॉल (normalization protocols) व्यवस्था, अराजकता और बीजगणितीय विविधता के उद्भव को कैसे प्रभावित करते हैं।