发表机构
Northeastern University; Beijing Institute of Mathematical Sciences and Applications（东北大学; 北京数学科学与应用研究院）
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研究人员基于嵌入形式论与神经网络构造自旋共形场，计算其关联函数，在无限宽度极限下从独立同分布神经元集合得到四维麦克斯韦共形场论，拓展了标量共形场技术的应用。
AI 中文摘要
我们基于\nembedding formalism（嵌入形式论），利用神经网络构造自旋共形场，并在实例中计算其两点、三点与四点关联函数，这是在\neScalar CFT（标量共形场）技术基础上完成的，该技术由\neHalverson等人于2024年提出。对于一组独立同分布（i.i.d.）神经元构成的特定集合，我们在无限宽度极限下得到了四维麦克斯韦共形场论（4d Maxwell CFT）。
英文摘要
We construct spinning conformal fields from neural networks and the embedding formalism, computing their two-, three- and four-point functions in examples, building on scalar conformal field techniques introduced in \cite{Halverson:2024axc}. For a particular ensemble of i.i.d. neurons we recover the 4d Maxwell CFT in the infinite-width limit.
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