Gemini攻克宇宙弦难题,还自己想到了费曼技巧
AI 攻克了理论物理中的开放性问题!
近日,谷歌团队开发了一个基于?Gemini Deep Think 模型的混合神经符号系统,成功推导出宇宙弦发射引力辐射功率谱的 6 种全新精确解法。
该研究的重要意义在于,AI 不仅加速了科学发现,更重要的是,该系统推导出人类研究者尚未触及的新型闭式结果。

图丨相关论文(来源:arXiv)
宇宙弦被认为是引力波背景辐射的重要来源之一,它产生于因宇宙早期相变导致的真空对称破缺。
这个问题的关键在一个超级难算的积分,它是计算宇宙弦在振荡时辐射出的引力波功率谱,具体来说是一个在球面上的积分 I(N,α)。由于分母在特定点会出现奇点(变为无穷大),因此该积分常会引起数值计算不稳定的问题。

(来源:arXiv)
此前,数学家们的求解方法有限,例如找到它在特定条件下的近似解,但长期以来尚未能找到一种统一、准确的解析表达式。
在这项研究中,该系统结合了 Gemini Deep Think 模型、系统化的树搜索(TS,Tree Search)框架以及自动化数值反馈机制,提供了一种新的方案。研究人员将“找出这个积分的解析解”作为目标,同时提供了一个“标准”:能够任意调用、高精度的数值计算程序。
该系统的工作过程是:通过不断提出解题思路,将系统推导的中间表达式转化为 Python 代码,再用研究人员提供的数值计算程序标准作为依据,以确认表达式的准确性。
按照这种方法,该系统进行了大量自主探索。需要了解的是,这个方案并不是像聊天机器人那样的一问一答的闭环,而是通过设置负向提示,强迫系统探索完全不同的路径:快速验证结果后,正确则继续深入探索,错了就马上换方向。
这样,该系统在完成 600 个不同的解题路径后,自动将那些因代数错误或数值发散导致的近 80% 失败数据过滤。实验结果显示,该系统最终获得 6 种可完全走通、相对独立的全新解法。
新解法包括三大类型。第一类是,基于单项式展开(Monomial Basis Approaches),包括生成函数法(Generating Function)、高斯积分提升法(Gaussian Integral Lifting)以及混合坐标变换法(Hybrid Coordinate Transformation);

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近日,谷歌团队开发了一个基于?Gemini Deep Think 模型的混合神经符号系统,成功推导出宇宙弦发射引力辐射功率谱的 6 种全新精确解法。
该研究的重要意义在于,AI 不仅加速了科学发现,更重要的是,该系统推导出人类研究者尚未触及的新型闭式结果。

图丨相关论文(来源:arXiv)
宇宙弦被认为是引力波背景辐射的重要来源之一,它产生于因宇宙早期相变导致的真空对称破缺。
这个问题的关键在一个超级难算的积分,它是计算宇宙弦在振荡时辐射出的引力波功率谱,具体来说是一个在球面上的积分 I(N,α)。由于分母在特定点会出现奇点(变为无穷大),因此该积分常会引起数值计算不稳定的问题。

(来源:arXiv)
此前,数学家们的求解方法有限,例如找到它在特定条件下的近似解,但长期以来尚未能找到一种统一、准确的解析表达式。
在这项研究中,该系统结合了 Gemini Deep Think 模型、系统化的树搜索(TS,Tree Search)框架以及自动化数值反馈机制,提供了一种新的方案。研究人员将“找出这个积分的解析解”作为目标,同时提供了一个“标准”:能够任意调用、高精度的数值计算程序。
该系统的工作过程是:通过不断提出解题思路,将系统推导的中间表达式转化为 Python 代码,再用研究人员提供的数值计算程序标准作为依据,以确认表达式的准确性。
按照这种方法,该系统进行了大量自主探索。需要了解的是,这个方案并不是像聊天机器人那样的一问一答的闭环,而是通过设置负向提示,强迫系统探索完全不同的路径:快速验证结果后,正确则继续深入探索,错了就马上换方向。
这样,该系统在完成 600 个不同的解题路径后,自动将那些因代数错误或数值发散导致的近 80% 失败数据过滤。实验结果显示,该系统最终获得 6 种可完全走通、相对独立的全新解法。
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