論文の概要: Explore and Exploit with Heterotic Line Bundle Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.04817v1
• Date: Tue, 10 Mar 2020 15:49:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-24 21:47:13.195791
• Title: Explore and Exploit with Heterotic Line Bundle Models
• Title（参考訳）: ヘテロティックラインバンドルモデルによる探索と爆発
• Authors: Magdalena Larfors and Robin Schneider
• Abstract要約: 線形バンドル和から構築されたヘテロティックな$SU(5)$ GUTモデルのクラスを探索するために、深層強化学習を用いる。 我々は、A3Cエージェントがそのようなモデルを探すために訓練された実験をいくつか実施する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We use deep reinforcement learning to explore a class of heterotic $SU(5)$ GUT models constructed from line bundle sums over Complete Intersection Calabi Yau (CICY) manifolds. We perform several experiments where A3C agents are trained to search for such models. These agents significantly outperform random exploration, in the most favourable settings by a factor of 1700 when it comes to finding unique models. Furthermore, we find evidence that the trained agents also outperform random walkers on new manifolds. We conclude that the agents detect hidden structures in the compactification data, which is partly of general nature. The experiments scale well with $h^{(1,1)}$, and may thus provide the key to model building on CICYs with large $h^{(1,1)}$.
• Abstract（参考訳）: 我々は、完全区間カラビヤウ(CICY)多様体上のラインバンドル和から構築されたヘテロティック $SU(5)$ GUT モデルのクラスを、深層強化学習を用いて探索する。 我々は,a3cエージェントがモデル探索を訓練する実験を複数実施する。 これらのエージェントはランダムな探索よりも優れており、ユニークなモデルを見つける上で最も好ましい設定は1700倍である。 さらに、訓練されたエージェントが新しい多様体上のランダムウォーカーよりも優れているという証拠も発見する。 エージェントは圧縮データ中に隠れた構造を検知し,その一部が一般の性質であることがわかった。 実験は$h^{(1,1)}$でうまくスケールし、大きな$h^{(1,1)}$でCICY上でのモデル構築の鍵を提供するかもしれない。

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