宇宙暴胀与遗传算法
高能物理 - 理论
2023-04-04 v2 宇宙学与河外天体物理
高能物理 - 唯象学
计算物理
摘要
利用遗传算法可以高效构建大量符合所需 e 折叠数、标量扰动谱指数当前界限、张量-标量比以及暴胀能标的标准单场慢滚暴胀模型。该框架为模块化设计，可轻松适配以纳入更多唯象约束。对六次多项式势的半穷举搜索得到了约 O(300,000) 个可行的暴胀模型。对该数据集的分析揭示出模型偏好张量-标量比在 0.0001 < r < 0.0004 范围内。我们还考虑了包含余弦与指数项的势。在最后部分，我们探索了依赖强化学习与遗传编程的更复杂搜索方法。尽管在此背景下强化学习被证明更难使用，遗传编程方法有望发现众多具有新函数形式的可行暴胀模型。
引用
@article{arxiv.2208.13804,
title = {Cosmic Inflation and Genetic Algorithms},
author = {Steven Abel and Andrei Constantin and Thomas R. Harvey and Andre Lukas},
journal= {arXiv preprint arXiv:2208.13804},
year = {2023}
}
备注
13 pages, 13 figures