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arXiv 2608.05812hep-ph

机器学习对物理学有益,反之亦然

Machine Learning is Good for Physics - and Vice Versa

Michael Krämer, Tilman Plehn

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中文总结 AI 辅助

该研究探讨科学AI对基础物理学的变革作用,指出AI与基础物理学紧密互动可带来益处,涉及统计验证和通用理论描述两方面以从海量数据中发现新物理。

中文摘要 AI 辅助

科学人工智能正迅速改变基础物理学研究,挑战其方法论的核心方面。我们探讨了这一变革的机遇与风险,发现只要我们保持对各自领域科学方法论的关注,AI与基础物理学的紧密互动就能带来令人兴奋的益处。对于基础物理学,我们讨论了两个相关方面:统计验证和通用理论描述,二者均旨在从海量数据集中发现新物理学。

英文摘要

Scientific AI is rapidly transforming fundamental physics research and challenging defining aspects of the fundamental physics methodology. We discuss opportunities and dangers of this transformation and find exciting benefits from a close interaction between AI and fundamental physics, provided that we remain aware of the scientific methodologies of the respective fields. For fundamental physics, we discuss two such aspects: statistical validation and a generalizing theory description, both with the goal of discovering new physics in vast datasets.

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