Calabi–Yau 流形解空间的压缩和分形递归选择框架 数学Physics.pdf的统一探索

Calabi-Yau 流形是弦理论中压缩更高维度的关键几何结构，在超弦理论和四维物理宇宙（包括标准模型）之间提供了关键的桥梁。然而，他们的解决方案空间的巨大规模（大约 10500 个）带来了一个严重的“景观问题”：如何从如此庞大的候选池中确定满足物理限制的唯一解决方案。本研究介绍了分形理论和递归选择框架，为解空间提出了一种多层动态压缩机制。通过将物理约束（如超对称要求、部分光谱一致性和真空稳定性）与数学推导相结合，并利用机器学习和现代优化算法的能力，我们实现了解空间的显著压缩，同时为解的物理验证提供了新的方法。提出的递归压缩方法不仅为研究高维压缩提供了有效的工具，而且为解决弦论中的景观问题提供了一条潜在的途径