本論文では、遺伝子2曲線の(n,n)-分裂ヤコビアンを持つ曲線のロカスLnを特定するためのマシンラーニングアプローチについて述べている。
まず、重み付き最大公約数と重み付き高さの概念を説明する。これらを用いて、遺伝子2曲線の変調空間WP(2,4,6,10)の中の点を正規化し、データベースを構築する。
次に、L2、L3、L5、L7のロカスについて詳しく説明する。L3とL5については、既存の研究を基に、それぞれの曲線の方程式を示す。また、L2、L3、L5のいずれにも重み付き高さ2以下の有理点が存在しないことを証明する。
その上で、機械学習モデルの設計について述べる。入力特徴量にIgusa不変量を、ラベルにLnへの所属を使用する。トランスフォーマーモデルを用いて学習を行い、99%の精度で判別できることを示す。
最後に、本研究の意義と今後の課題について議論する。機械学習手法を用いることで、重要な数学的性質を発見できることを示した点が特筆される。
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by Elira Shaska... : arxiv.org 03-27-2024
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