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AInstein: numerical Einstein metrics via machine learning

A new semi-supervised machine learning package is introduced which successfully solves the Euclidean vacuum Einstein equations with a cosmological constant, without any symmetry assumptions. The model architecture contains subnetworks for each patch in the manifold-defining atlas. Each subnetwork pr...

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Principais autores: Edward Hirst, Tancredi Schettini Gherardini, Alexander G Stapleton
Formato: Artigo
Idioma:Inglês
Publicado em: IOP Publishing 2025-01-01
coleção:AI for Science
Assuntos:
Einstein metrics
machine learning
AI
geometry
AInstein
Einstein equations
Acesso em linha:https://doi.org/10.1088/3050-287X/ae1117
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