论文摘要
引力的全息性质被发现以后,人们对引力以及时空有了新的认识,全息理论被寄希望用于协调量子力学与广义相对论之间的矛盾从而打开一道量子引力之门;而作为全息原理的一个实例,AdS/CFT对偶也在凝聚态物理、粒子物理等领域有着重要的应用。同时,作为计算机科学的一个重要分支,深度学习近年来发展迅速。随着当今计算机运算能力的极大提高,加上信息时代的数据暴涨,深度学习快速崛起,正慢慢对人类社会产生深刻的影响。将深度学习作为有力的工具去研究全息理论是一个非常有意义的课题。本论文以Reissner-Nordstr?m黑洞为背景,通过搭建深度神经网络来构建AdS模型,并使用深度学习方法对AdS边界上的信息进行学习,在对边界信息学习一段时间之后,深度神经网络给出了整个Reissner-Nordstr?m黑洞的度规,很好地给我们展示了深度学习用于研究全息理论的可行性。此外,我们深入探讨了深度神经网络中的各类参数对学习效果的影响。
论文目录
文章来源
类型: 硕士论文
作者: 谭晶
导师: 舒富文
关键词: 全息,深度学习,黑洞
来源: 南昌大学
年度: 2019
分类: 基础科学,信息科技
专业: 力学,自动化技术
单位: 南昌大学
分类号: TP18;O314
DOI: 10.27232/d.cnki.gnchu.2019.000703
总页数: 58
文件大小: 2657K
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