利用异质弦线丛模型进行探索与利用
高能物理 - 理论
2020-06-24 v1 机器学习
摘要
我们使用深度强化学习来探索一类异质弦 GUT 模型，这些模型由完备交集 Calabi-Yau (CICY) 流形上的线丛直和构造而成。我们进行了若干实验，其中训练 A3C 智能体来搜索此类模型。这些智能体显著优于随机探索，在最有利的设置下，在寻找唯一模型方面性能超出 1700 倍。此外，我们发现有证据表明，训练后的智能体在新流形上也优于随机游走者。我们得出结论，这些智能体检测到了紧致化数据中隐藏的结构，这部分结构具有一般性。实验在 上具有良好的扩展性，因此可能为具有大 的 CICY 上的模型构建提供关键。
引用
@article{arxiv.2003.04817,
title = {Explore and Exploit with Heterotic Line Bundle Models},
author = {Magdalena Larfors and Robin Schneider},
journal= {arXiv preprint arXiv:2003.04817},
year = {2020}
}
备注
13 pages, 4 figures, python package