Fugu-MT 論文翻訳(概要): Reinforcement Learning the Chromatic Symmetric Function

論文の概要: Reinforcement Learning the Chromatic Symmetric Function

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.19189v1
Date: Thu, 24 Oct 2024 22:45:01 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-10-28 13:33:36.302427
Title: Reinforcement Learning the Chromatic Symmetric Function
Title（参考訳）: 色調対称性関数の強化学習
Authors: Gergely Bérczi, Jonas Klüver,
Abstract要約: この公式は、ある連結条件を満たすグラフ(Eschers)と呼ばれるグラフ内の特定の不連結なサイクルタプルを数える。これらの条件は強化学習モデルによって識別され、特定の単位区間グラフとは独立であり、普遍的な数え上げ表現となる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License:
Abstract: We propose a conjectural counting formula for the coefficients of the chromatic symmetric function of unit interval graphs using reinforcement learning. The formula counts specific disjoint cycle-tuples in the graphs, referred to as Eschers, which satisfy certain concatenation conditions. These conditions are identified by a reinforcement learning model and are independent of the particular unit interval graph, resulting a universal counting expression.
Abstract（参考訳）: 強化学習を用いた単位区間グラフの色度対称関数係数の導出数式を提案する。この公式は、ある連結条件を満たすグラフ(Eschers)と呼ばれるグラフ内の特定の不連結なサイクルタプルを数える。これらの条件は強化学習モデルによって識別され、特定の単位区間グラフとは独立であり、普遍的な数え上げ表現となる。

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