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从数据中寻找现实世界的轨道运动定律
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究提出了一种基于物理学进展的新方法，能够在少量轨迹采样下实现基于模型的强化学习。实验结果显示该方法具有强泛化能力和性能表现，且需要较少真实物理系统轨迹。
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关键要点
- 提出了一种基于物理学进展的新方法来发现强化学习中物理系统的控制非线性动态。
- 该方法能够在少量轨迹采样下（仅需一次≤30时间步的轨迹）发现动态。
- 该方法为系统带来了基于模型的强化学习的好处，无需事先开发模型。
- 实验表明，训练得到的最优策略具有强泛化能力，且对实际物理系统表现良好。
- 与其他方法相比，该方法需要更少的真实物理系统轨迹采样。
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