Lattice fermion formulation via Physics-Informed Neural Networks: Ginsparg-Wilson relation and Overlap fermions
本論文は、格子フェルミオンを最適化問題として定式化する物理情報ニューラルネットワークフレームワークを提案し、事前定義された近似に依存することなく、オーバーラップフェルミオン演算子を成功裡に再構成するとともに、標準的および一般化されたギンスパルク・ウィルソン関係を自律的に発見する。