张量网络研究 (2+1) 维 SU(2) 格点规范理论中的非稳定子性与纠缠
North Carolina State University 团队用矩阵乘积态（MPS）在 dressed-site 基、硬核胶子截断下研究 (2+1) 维 SU(2) 哈密顿格点规范理论基态的非稳定子性（magic）。
#AI/仿真
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今日 0 条arXiv hep-lat（格点QCD）AI 评分4545 arXiv gr-qc（引力与引力波）AI 评分5454 格点模型中声学黑洞的涌现：几何作为输出而非输入
论文用格子Boltzmann方法的局部碰撞-流动规则演化排水涡旋，在不预设任何声学度规的条件下让视界自然涌现，几何完全从稳态测量得到。作者从测得的马赫数分布确定视界位置，并用声子射线追踪在实测度规上加以确认，扰动后的振铃近似符合排水浴缸模型的准正则频率；残余偏差被追溯到视界的格胞尺度结构，并用两种模型刻画，其中把声速点视为在自身参考系吸收、无可调参数的模型描述最好。
arXiv hep-th（场论与引力）AI 评分3131 矩阵量子力学的集体自举框架
上海交通大学 Xianlong Liu 提出一种直接在单迹坐标矩的回路空间中表述的大 N 矩阵量子力学集体自举框架，借助位力定理、Schur 补和回路二次积的松弛，将集体能量的非线性约束优化改写为半正定规划，在每个截断处给出平直基态能量的下界。
arXiv hep-th（场论与引力）AI 评分3535 格点场论连续极限的信息几何：Wilson 费米子的 Gross-Neveu 模型
Akio Tomiya 用 Fisher 度量研究二维格点 Gross-Neveu 模型（Wilson 费米子）大 N 极限下的连续极限，发现长程模式与完整辅助场 σ 分布的 Fisher 度量在 a→0 时给出不同结果。
Interesting EngineeringAI 评分6262 OpenAI 称模型产出调和分析、计算复杂性与量子场论三项证明
OpenAI 称其模型产出了挑战调和分析与计算机科学既有理论的数学证明，以及包括 QCD 在内的四维相互作用量子场论存在性证明。
Nuclear Physics B（新刊目录）AI 评分2020 深度学习求解 (3+1) 维非局域演化方程的 Hirota τ-函数孤子解
Mohammad Akram、Umar Ishtiaq 与 Ioan-Lucian Popa 在 Nuclear Physics B 第 1033 卷提出用深度学习求解 (3+1) 维非局域演化方程的 Hirota τ-函数，进而得到孤子解。
arXiv hep-th（场论与引力）AI 评分4040 用神经网络约束 dRGT 黑洞在非线性电动力学中的参数
研究用神经网络约束 AdS dRGT 类引力耦合非线性电动力学黑洞的电荷与非线性电动力学参数，先计算光子球、黑洞阴影与能量发射率，再以 EHT 对 M87∗、SgrA∗VLTI、SgrA∗Keck 的阴影观测在 1−σ 与 2−σ 置信区间内检验参数区域，结果与 SgrA∗VLTI 经验数据一致。
arXiv hep-th（场论与引力）AI 评分4444 MadStree：自动计算树图 de Sitter 关联函数的 Mathematica 包
中国石油大学（北京）、清华大学、长春理工大学、天津大学等机构的研究者推导了任意树图宇宙学关联函数的递归约化公式与 dlog 形式微分方程，将其实现为 Mathematica 软件包 MadStree。该方法把无质量体内传播子的额外代数关系纳入约化，直接在约化空间上得到封闭递推和 dlog 联络，缩小了需数值输运的系统规模，可对任意树图族自动完成约化与数值求值。
arXiv hep-th（场论与引力）AI 评分4141 用神经网络学习开弦谱：基于交叉对称色散关系的 bootstrap
Debapriyo Chowdhury 用带单参数歧义的两道交叉对称色散关系（λ-CSDR）建立 bootstrap，让机器学习算法同时学习开超弦的质量平方谱与分波系数，突破了此前固定谱的做法。
arXiv gr-qc（引力与引力波）AI 评分5757 Jim-lensing 实现 GPU 加速的衍射引力波信号贝叶斯推断
Lin 等人在 GPU 参数估计管线 Jim 中实现了波动光学区点质量透镜模型，构建出无需训练数据即可计算贝叶斯因子的框架 Jim-lensing，将单次完整参数估计耗时从 10 小时以上缩短到约 10 分钟量级。
arXiv gr-qc（引力与引力波）AI 评分4545 LazyTB：多流体相互作用的扩展 LTB 解数值代码
LazyTB 是一款低门槛公开数值代码，以 ADM 形式求解球对称爱因斯坦方程，支持任意数量、用户自定义状态方程并通过拖曳矢量相互作用的流体。代码用精心选取的无量纲变量解析消去可能发散项以避免数值不稳定，并内置光线追踪等诊断工具，可提取任意位置观测者的光度距离等物理观测量。文中以标准 LTB 模型、辐射与暗物质、变声速多方暗能量及耦合相互作用暗物质-暗能量等算例演示，代码已公开发布。
arXiv gr-qc（引力与引力波）AI 评分4747 IfoScout：基于机器学习的地面引力波探测器网络协同设计方法
西班牙 Oviedo 大学与 ICTEA 的研究团队提出 IfoScout，一种基于机器学习的引力波探测器协同设计方法，通过两阶段模拟在物理与地理约束下优化虚构 L 形干涉仪网络的灵敏度。第一阶段用强化学习（RL）确定臂长与朝向，第二阶段用微分编程（DP）优化腔体稳定性相关内部参数。作者认为该流程有望用于 Einstein Telescope、Cosmic Explorer 等新一代探测器的设计。
arXiv gr-qc（引力与引力波）AI 评分5656 EccHybIMR22：面向大质量比偏心双黑洞的旋进-并合-铃缩波形模型
论文提出全解析偏心旋进-并合-铃缩波形模型 EccHybIMR22，针对 22 模式并将质量比范围扩展到 3<q≤10。模型利用更新后的 SXS 数值相对论目录构建 91 组 PN-NR 混合波形，目标低总质量限为 20M⊙（22 模式平均频率 20 Hz），其中 24 组用于训练。
arXiv hep-th（场论与引力）AI 评分4444 AI 辅助物理的未来：通过形式化发现、验证与组织结果
Cambridge 与 Bath 的研究者提出，形式化是 AI 驱动物理发现（计算与理论物理）的必要基础层，AI 正降低形式化门槛、提升效率，但在选择定义与设计库方面仍弱于写证明。AI 带来的形式化速度目前以信任、署名与社区为代价，Physlib 等社区评审的共享形式化库应成为可信、可复用的基础。形式化物理还面临超出数学的挑战：证明通过检查并不等于定义忠实捕捉了预期物理。
arXiv hep-th（场论与引力）AI 评分5252 PINN 重建 N=2* 全息模型的标量势与黑洞膜几何
论文用物理信息神经网络（PINN）在 Pilch–Warner 模型的玻色质量扇区研究能否从状态方程反演全息理论，先用解析解验证线性化方法，再结合热力学、紫外渐近、Ward 恒等式与视界正则性重建非线性黑洞膜几何与标量势。
arXiv gr-qc（引力与引力波）AI 评分4444 用 Lagrangian Neural Networks 学习 Schwarzschild 测地线运动
研究者提出解耦的位置-速度归一化方案与基于 ISCO 结构的能量约束对数均匀采样策略，首次成功将 Lagrangian Neural Networks（LNNs）训练于 Schwarzschild 测地线。模型准确再现近日点进动与相对论时间膨胀，在多圈轨道后能量与角动量守恒保持在百分之几以内，并覆盖近场、中场、远场共八种轨道场景的轨迹预测。
arXiv hep-th（场论与引力）AI 评分4545 相对论连续矩阵乘积态的准粒子拟设（RQP）及其在 sine-Gordon 模型与 $\phi^4$ 理论中的应用
一项研究提出相对论准粒子（RQP）拟设，用于描述相对论连续矩阵乘积态（RCMPS）真空的低能单粒子激发及简并真空间的孤子，其能量由有效哈密顿量的本征值给出。将 RQP 拟设应用于 sine-Gordon 模型，孤子与呼吸子质量与可积性结果符合良好；应用于 $\phi^4$ 理论的 $\mathbb Z_2$ 保持与破缺相，确定了粒子与孤子谱，并给出存在多个稳定粒子的参数区间。
arXiv hep-th（场论与引力）AI 评分5656 λφ⁴ 理论在欧氏 de Sitter 空间上的格点蒙特卡罗模拟
论文报告了首个在欧氏 de Sitter 空间 S⁴ 上的量子场论蒙特卡罗模拟，采用基于球谐函数的谱格点而非空间离散化，在有限截断下保持全部对称性精确。
arXiv hep-th（场论与引力）AI 评分5555 能量-能量关联函数椭圆扇区的完整解析结果
论文报告了N=4 超 Yang-Mills 理论中能量-能量关联函数（EEC）NNLO 计算的完整结果，补全了此前缺失的椭圆扇区。作者发现 EEC 与 sunrise 费曼积分的 j 不变量在 Möbius 映射下完全一致，因此 EEC 的椭圆扇区位于 sunrise 积分的 Γ₁(6) 模曲线上，并用迭代 Eisenstein 积分表达结果以实现快速高精度求值。
arXiv hep-th（场论与引力）AI 评分4646 通过 holonomy 与 corner reweighting 从独立 plaquette 采样二维 SU(N) 格点规范理论
一项格点规范理论研究提出在二维 SU(N) Wilson plaquette 作用量下，通过 holonomy 变量与边界条件把链接变量的一致性条件转化为条件采样问题，从而独立采样单个 plaquette。
arXiv hep-th（场论与引力）AI 评分4444 AI 智能体如何发现科学公式：从 hydrotope 重发现到新的水波振幅
研究以非线性表面波散射的 hydrotope 公式为案例，测试 AI 智能体的公式发现与验证能力：18 次单提示重发现中仅 4 次在所有 kinematic chamber 内完整恢复公式，符号回归与标准机器学习回归器同样失败。
arXiv hep-th（场论与引力）AI 评分3838 构造性神经网络场论：有限体积 $\phi^4_2$
一篇 arXiv hep-th 论文提出构造性神经网络场论，将有限体积标量 $\phi^4_2$ 实现为网络测度的极限：按动量壳层为场分配独立神经元，逐壳积分。在二维中，壳层 $j$ 对对数配分函数贡献 $O(2^{-2j}j^3)$，相邻截断边缘分布的全变差距离同阶，可求和性使紫外截断可去除，紫外与无穷宽度极限几乎必然可交换，收敛到标准有限体积 $\phi^4_2$ 测度。