北京雁栖湖应用数学研究院 北京雁栖湖应用数学研究院

  • 关于我们
    • 院长致辞
    • 理事会
    • 协作机构
    • 参观来访
  • 人员
    • 管理层
    • 科研人员
    • 博士后
    • 来访学者
    • 行政团队
  • 学术研究
    • 研究团队
    • 公开课
    • 讨论班
  • 招生招聘
    • 教研人员
    • 博士后
    • 学生
  • 会议
    • 学术会议
    • 工作坊
    • 论坛
  • 学院生活
    • 住宿
    • 交通
    • 配套设施
    • 周边旅游
  • 新闻
    • 新闻动态
    • 通知公告
    • 资料下载
关于我们
院长致辞
理事会
协作机构
参观来访
人员
管理层
科研人员
博士后
来访学者
行政团队
学术研究
研究团队
公开课
讨论班
招生招聘
教研人员
博士后
学生
会议
学术会议
工作坊
论坛
学院生活
住宿
交通
配套设施
周边旅游
新闻
新闻动态
通知公告
资料下载
清华大学 "求真书院"
清华大学丘成桐数学科学中心
清华三亚国际数学论坛
上海数学与交叉学科研究院
BIMSA > AI and Mathematical Physics Can Transformer Do Enumerative Geometry?
Can Transformer Do Enumerative Geometry?
组织者
沙伊莱什·拉尔 , 阿尔坦·谢什马尼 , 侯赛因·亚瓦尔塔努
演讲者
Baran Hashemi
时间
2025年01月08日 15:00 至 16:30
地点
Online
线上
Zoom 928 682 9093 (BIMSA)
摘要
We introduce a Transformer-based approach to computational enumerative geometry, specifically targeting the computation of $\psi$-class intersection numbers on the moduli space of curves. Traditional methods for calculating these numbers suffer from factorial computational complexity, making them impractical to use. By reformulating the problem as a continuous optimization task, we compute intersection numbers across a wide value range from 10e-45 to 10e45. To capture the recursive nature inherent in these intersection numbers, we propose the Dynamic Range Activator (DRA), a new activation function that enhances the Transformer's ability to model recursive patterns and handle severe heteroscedasticity. Given precision requirements for computing the intersections, we quantify the uncertainty of the predictions using Conformal Prediction with a dynamic sliding window adaptive to the partitions of equivalent number of marked points. To the best of our knowledge, there has been no prior work on modeling recursive functions with such a high-variance and factorial growth. Beyond simply computing intersection numbers, we explore the enumerative "world-model" of Transformers. Our interpretability analysis reveals that the network is implicitly modeling the Virasoro constraints in a purely data-driven manner. Moreover, through abductive hypothesis testing, probing, and causal inference, we uncover evidence of an emergent internal representation of the the large-genus asymptotic of $\psi$ the intersection numbers. These findings suggest that the network internalizes the parameters of the asymptotic closed-form and the polynomiality phenomenon of $\psi$-class intersection numbers in a non-linear manner.
北京雁栖湖应用数学研究院
CONTACT

No. 544, Hefangkou Village Huaibei Town, Huairou District Beijing 101408

北京市怀柔区 河防口村544号
北京雁栖湖应用数学研究院 101408

Tel. 010-60661855
Email. administration@bimsa.cn

版权所有 © 北京雁栖湖应用数学研究院

京ICP备2022029550号-1

京公网安备11011602001060 京公网安备11011602001060