机器学习改进链的切片亏格与解结数计算

Yutong Dai、Oliver Hayman、András Juhász 和 Ludovico Morellato 提交的论文提出，用强化学习与贝叶斯优化为链的切片亏格、解结数以及代数分裂链的强切片亏格给出新的上界，并结合已知不变量计算下界，从而在许多情形下得到新的精确值。这些不变量此前并不被认为可以算法化计算。 论文称，解结智能体还能复现 Brittenham 和 Hermiller 给出的多个反例中解结数的非可加性，并在部分情形下找到新的解结路径。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。