論文の概要: Automated Algorithmic Discovery for Gravitational-Wave Detection Guided by LLM-Informed Evolutionary Monte Carlo Tree Search

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.03661v2
• Date: Thu, 28 Aug 2025 09:35:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-29 13:55:31.642638
• Title: Automated Algorithmic Discovery for Gravitational-Wave Detection Guided by LLM-Informed Evolutionary Monte Carlo Tree Search
• Title（参考訳）: LLMインフォームド進化モンテカルロ木探索による重力波検出のための自動アルゴリズム探索
• Authors: He Wang, Liang Zeng,
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)ガイダンスとドメイン認識の物理的制約を統合して,重力波の自動検出を提案する。 MLGWSC-1ベンチマークデータセット上で,最先端の重力波検出アルゴリズムの性能向上を示す。 本フレームワークは,計算科学領域にまたがる自動アルゴリズム発見のための伝達可能な手法を確立する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.633654445285892
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Gravitational-wave signal detection with unknown source parameters buried in dynamic detector noise remains a formidable computational challenge. Existing approaches face core limitations from restrictive assumptions: traditional methods rely on predefined theoretical priors, while neural networks introduce hidden biases and lack interpretability. We propose Evolutionary Monte Carlo Tree Search (Evo-MCTS), the first integration of large language model (LLM) guidance with domain-aware physical constraints for automated gravitational wave detection. This framework systematically explores algorithmic solution spaces through tree-structured search enhanced by evolutionary optimization, combining MCTS for strategic exploration with evolutionary algorithms for solution refinement. The LLM component provides domain-aware heuristics while maintaining interpretability through explicit algorithmic pathway generation. Experimental validation demonstrates substantial performance improvements, achieving a 20.2% improvement over state-of-the-art gravitational wave detection algorithms on the MLGWSC-1 benchmark dataset and a remarkable 59.1% improvement over other LLM-based algorithm optimization frameworks. Beyond performance improvements, our framework establishes a transferable methodology for automated algorithmic discovery across computational science domains.
• Abstract（参考訳）: 動的検出器ノイズに埋もれた未知の音源パラメータによる重力波信号検出は、計算上の困難な課題である。 従来の手法は事前に定義された理論上の前提に依存し、ニューラルネットワークは隠れバイアスを導入し、解釈可能性に欠ける。 本稿では,大規模言語モデル(LLM)ガイダンスとドメイン認識の物理的制約を統合して,自動重力波検出を行う進化的モンテカルロ木探索(Evo-MCTS)を提案する。 このフレームワークは、進化最適化によって強化された木構造探索を通じてアルゴリズム的な解空間を体系的に探索し、MCTSを戦略的探索と解の洗練のための進化的アルゴリズムを組み合わせた。 LLMコンポーネントは、明示的なアルゴリズム経路生成を通じて解釈可能性を維持しながら、ドメイン認識のヒューリスティックを提供する。 MLGWSC-1ベンチマークデータセットでは、最先端の重力波検出アルゴリズムよりも20.2%、他のLLMベースのアルゴリズム最適化フレームワークよりも59.1%向上している。 本フレームワークは,性能の向上に加えて,計算科学領域をまたいだ自動アルゴリズム発見のための伝達可能な方法論を確立する。

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