本研究提出了一种基于低秩近似的因子分解机(FM)初始化方法,以高精度构建近似伊辛模型。通过数值实验比较不同初始化方法,分析其属性,研究结果有助于解决组合优化问题。
本文介绍了平均场强化学习方法,用于处理智能体之间的互动,开发了多个基于 Q-learning 和 Actor-Critic 的平均场算法模型,并验证了其有效性。作者还成功使用无模型的强化学习方法解决了伊辛模型问题。
本文讨论了非平衡临界性及其与自相似性和标度行为的关系。通过类比伊辛模型,探讨了在非平衡系统中识别有序状态的方法,并以流行病模型作为非平衡物理的示例。研究发现,临界点附近的相关长度在空间和时间上可能发散,系统表现出自相似性特征。
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