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日期: 2026-03-07 | 來源: DeepTech深科技 | 有0人參與評論 | 字體: 小 中 大
圖丨格根鮑爾方法解析解的驗證（來源：arXiv）
但這個 AI 系統的價值並沒有止步於此。在獲得精確解後，研究團隊又進行了另壹種嘗試：當用該系統嘗試參數 N 無窮大的情況，積分行為是否會有所變化？
結果顯示，在這種情況下，該系統的第叁類解法，即格根鮑爾方法提供了壹個漸近公式。
讓研究人員感到意外的是，該系統在處理漸近公式中的壹個無窮級數時，竟然想到了費曼參數化技巧，這是量子場論中進行類似積分處理時的常用方法之壹，而 AI 系統是在分析時聯想到了這種方法。
這帶來的好處是，通過跨領域聯想能夠將復雜的離散求和問題轉變成連續的空間積分，並呈現出壹個極為簡潔的公式。經過驗證，該公式不僅與數值計算結果壹致，而且可更直觀地呈現功率譜隨角度變化的規律。
（來源：arXiv）
這項研究的突破，已不局限於 AI 解決了某個物理難題本身，而是向領域呈現了壹種新的研究范式。在整個研究探索的過程中，AI 所發揮的關鍵作用不再只是可加速計算的工具，而是在更多維度展現出能力：它可以理解復雜的數學問題，對相關問題提供不同角度的解題思路，然後通過編寫代碼對思路進行驗證。
更重要的是，它能跳出現有思路，從物理問題中提煉數學結構，再將這個問題與量子場論建立聯系，進而實現了跨領域的思維躍遷。或許在這種協作模式下，AI 能夠幫助研究者發現那些尚未被注意到的數學結構。- 新聞來源於其它媒體，內容不代表本站立場！
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