利用强化学习生成三角剖分与纤维化
高能物理 - 理论
2024-06-17 v2 数学物理
代数几何
math.MP
摘要
我们应用强化学习（RL）来生成自反多胞体的精细正则星形三角剖分，这些剖分产生光滑的卡拉比-丘（CY）超曲面。我们证明，通过对数据编码和奖励函数进行简单修改，可以搜索满足一组理想弦紧化条件的 CY。例如，我们展示了我们的 RL 算法可以生成三角剖分以及全纯向量丛，这些向量丛满足杂化紧化中的反常抵消和多项稳定性条件。此外，我们展示了我们的算法可用于搜索自反子多胞体以及兼容的三角剖分，这些剖分定义了 CY 的纤维化结构。
引用
@article{arxiv.2405.21017,
title = {Generating Triangulations and Fibrations with Reinforcement Learning},
author = {Per Berglund and Giorgi Butbaia and Yang-Hui He and Elli Heyes and Edward Hirst and Vishnu Jejjala},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.21017},
year = {2024}
}