数据集概述
本数据集包含首个基于深度学习验证非交换柯尔莫哥洛夫-阿诺德理论（NKAT）的相关数据、代码及训练检查点，涉及量子场、引力与信息统一的理论验证结果，支持当前或近未来实验的可测试预测。
文件详解
该数据集包含7个文件，具体说明如下：
- 压缩包文件：
- nkat_arxiv_perfect_20250523_212225.tar.gz：压缩包文件，可能包含核心数据或代码
- NKAT_Ultimate_Report_20250523_203805.zip：压缩包文件，可能包含研究报告相关内容
- JSON数据文件：
- nkat_fine_tune_history_20250523_204340.json：JSON格式，记录微调历史数据，字段包括epoch（轮次）、total_loss（总损失）、spectral_loss（谱损失）、spectral_dim（谱维度）、spectral_error（谱误差）、theta_loss（θ损失）、theta_value（θ值）、epoch_time（轮次时间）、lr（学习率）
- nkat_m_theory_consistency_fixed_20250523_211244.json：JSON格式，记录M理论一致性验证结果，包含timestamp（时间戳）、nkat_results（NKAT结果）、dimensional_consistency（维度一致性）、overall_consistency（整体一致性）等键
- 图片文件：
- nkat_shura_results_20250523_202810.png：图片文件，可能展示Shura相关结果的可视化内容
- nkat_ultimate_convergence_20250523_203146.png：图片文件，可能展示最终收敛结果的可视化内容
- 文档文件：
- NKAT_LoI_Final.md：Markdown格式文档，可能为意向书或说明文档
适用场景
- 量子引力研究：验证非交换柯尔莫哥洛夫-阿诺德理论与量子场、引力的统一关系
- 深度学习应用：探索机器学习在非微扰量子引力候选理论验证中的应用
- 实验物理参考：为当前或近未来实验（如CTA、PVLAS-II、MAGIS-100）提供可测试预测依据
- 理论物理分析：研究Moyal和κ-Minkowski星积的物理一致性、θ运行特性及Connes距离的 emergent metric（涌现 metric）
