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Posts Tagged ‘Gauge Theory’

Robust Discretization Schemes…

quarta-feira, 26 jan 2011; \04\UTC\UTC\k 04 3 comentários

ResearchBlogging.org

Today, the following article came up on the arXivs:

This is all fine and dandy… but my question is: “How does this paper (above) compare to the following”:

That is, GR is naturally written in terms of [pseudo-]differential forms (aka tensor densities), so the methods described above should be very appropriate to attack the problem of discretizing the path integral in such a way as to retain its symmetries.

» Robert Oeckl (2005). DISCRETE GAUGE THEORY: From Lattices to TQFT World Scientific eBooks, 1-216 DOI: 10.1142/9781860947377

Neurociência e o Projeto Ersätz-Brain…

quarta-feira, 8 dez 2010; \49\UTC\UTC\k 49 Deixe um comentário

ResearchBlogging.org

Bom pessoal, como anunciado anteriormente, vamos falar um pouco sobre um certo aspecto da Neurociência: o da modelagem de redes neurais via sistemas dinâmicos, modelo de Potts e, por que não, teorias de gauge (cf. What is a gauge?, Gauge theories (scholarpedia), Preparation for Gauge Theory e Gauge Theory (José Figueroa-O’Farrill)).

O nome-do-jogo, aqui, é Projeto Ersätz-Brain, e a idéia é a de se construir uma “arquitetura” análoga a de um cérebro para aplicações cognitivas. A base dessa arquitetura são as estruturas de audição e de visão do cérebro: ao contrário do que ingenuamente se imagina, ambas essas estruturas são altamente hierarquizadas e distribuídas. Ou seja, grupos diferentes (e espacialmente distribuídos) de neurônios lidam com ‘pedaços’ diferentes da informação sendo recebida, enquanto que um outro grupo de neurônios “integra” essas informações, numa camada hierárquica superior as anteriores.

Então, a motivação é a de se construir uma arquitetura distribuída e hierárquica — ou, no jargão que nós usamos, uma “rede [neural] de redes [neurais]”: ou seja, estamos dando um passo na direção da “recursividade” da arquitetura usual de redes neurais. Alguns chamariam tal passo de meta redes neurais” e outros de rede neurall Gödeliana, ambos os nomes aludindo à natureza auto-referencial da arquitetura: “redes de redes”.

Pra dar um exemplo concreto dum problema que estamos atacando atualmente, vamos pensar em termos do Código Morse: imagine que o nosso EB é como uma criança que ainda não aprendeu a falar e se pergunte: “Como é que uma criança aprende um idioma?” Agora vamos fazer de conta que o idioma não é uma das línguas faladas ao redor do globo, mas sim Código Morse… e, ao invés de termos uma criança, temos uma arquitetura de redes neurais, um EB. 😉

O que a gente pretende fazer é colocar um sinal de código Morse como dado de entrada para o EB e, do outro lado dessa “caixa preta”, tirar a mensagem descodificada. O EB tem que aprender código Morse e identificá-lo com os símbolos usuais do alfabeto, pra assim poder dar como saída a mensagem apropriada.

Quem está acostumado com o paradigma usual de redes neurais e Teoria de Hebb já deve ter percebido que esse tipo de approach não vai funcionar no caso do EB. A pergunta, então, se põe sozinha: “E agora, José?” 😉

O insight é não pensar em termos de “memória”, mas sim em termos de “dinâmica de informação”. Ou seja, ao invés de tentarmos ficar memorizando padrões em cima de padrões, pra depois associar a outros padrões, e assim por diante… a idéia é se notar que, assim como em Teorias de Gauge, há muita informação repetida e muito ruído nesse problema. Então, se Teorias de Gauge funcionam tão bem na Física… por que não tentar implementar um pouco delas em Redes Neurais?! 😈

É exatamente isso que estamos fazendo atualmente, criando um modelo para o EB em termos de Teorias de Gauge. Ou seja, há dois tipos de “dinâmicas” em jogo, uma “interna” e outra “externa” (por falta de nomes melhores). A “interna” é como a simetria de gauge em Física, e fornece a dinâmica dos graus-de-liberdade das partículas de gauge, enquanto que a “externa” é a dinâmica dos campos propriamente ditos. Dessa forma a gente estabelece dum modo bem claro uma relação de ‘recursividade’: a dinâmica “interna” determina o estado “externo” e vice-versa (num sistema de feedback).

Então, a gente pode pensar num Modelo de Potts com 3 estados: ponto, espaço, e ‘espaço branco’ (entre palavras). Esses 3 estados estão sujeitos a uma certa “dinâmica interna” — à la BSB, cf. Learning and Forgetting in Generalized Brain-State-in-a-Box (BSB) Neural Associative Memories — que é descrita por um sistema dinâmico (BSB), e o resultado dessa dinâmica “interna” seleciona um determinado estado para a dinâmica “externa”, que é guiada, por exemplo, por uma dinâmica do tipo BSB também (mas pode ser algum outro tipo, isso não é muito relevante no momento).

Pra apimentar ainda mais esse paradigma, nós estamos implementando ‘operadores de nós’ (knot operators), que são estados topológicos e robustos perante uma gama de “perturbações” do EB. Como esses estados são robustos, é fácil transportá-los hierarquicamente, de um nível hierárquico para outro. O que leva a algumas especulações bastante não-triviais sobre o “aprendizado” do EB — ao contrário do que é normalmente feito em “Teoria Habbiana”.

Bom, por enquanto é só… quem quiser ler um pouco mais sobre o trabalho, pode dar uma olhada num artigo (um pouco antigo, é verdade — o novo vai sair quando eu acabar de escrever 😉 ) disponível no livro abaixo:

Żak, S., Lillo, W., & Hui, S. (1996). Learning and Forgetting in Generalized Brain-state-in-a-box (BSB) Neural Associative Memories Neural Networks, 9 (5), 845-854 DOI: 10.1016/0893-6080(95)00101-8

Continuação analítica da função de partição…

sexta-feira, 6 nov 2009; \45\UTC\UTC\k 45 Deixe um comentário

Continuando no espírito dos posts Teorias Topológicas de Campo e suas Continuações Analíticas e Grothendieck, Sistemas Dinâmicos, Dualidade de Langlands e Higgs Bundles, mais um ingrediente pra temperar essa mistura, dessa vez vindo de Materia Condensada,

Essencialmente, nos dois primeiros artigos, Lee e Yang demonstram o chamado Teorema de Lee-Yang — essencialmente, o teorema mostra que, sob “certas condições” (é muito importante que essas condições sejam satisfeitas), os zeros da função de partição são imaginários; esses são os chamados zeros de Lee-Yang.

Por outro lado, os chamados zeros de Fisher têm origem numa construção muito semelhante a anterior, a diferença relevante entre ambas as construções sendo que, no caso de Fisher, a temperatura é continuada analiticamente [para os Complexos].

Nesse sentido, a construção de Fisher pode ser considerada a continuação analítica dos resultados de Lee-Yang.

A pergunta que se põem sozinha é: “Será que é possível fazer o mesmo em QFT e em Teorias de Gauge?” 💡

A resposta está longe de ser trivial ou conhecida, vide os dois primeiros posts linkados acima. Mas, agora, com um caso mais concreto pra se comparar… quem sabe não é possível se aprender alguma coisa…?! 😉

A semana nos arXivs…

sexta-feira, 19 jun 2009; \25\UTC\UTC\k 25 1 comentário
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