Evolving heterotic gauge backgrounds: genetic algorithms versus reinforcement learning
The immensity of the string landscape and the difficulty of identifying solutions that match the observed features of particle physics have raised serious questions about the predictive power of string theory. Modern methods of optimisation and search can, however, significantly improve the prospect...
Автори: | Abel, S, Constantin, A, Harvey, TR, Lukas, A |
---|---|
Формат: | Journal article |
Мова: | English |
Опубліковано: |
Wiley
2022
|
Схожі ресурси
Схожі ресурси
-
Heterotic string model building with monad bundles and reinforcement learning
за авторством: Constantin, A, та інші
Опубліковано: (2022) -
Heterotic string model building with monad bundles and reinforcement learning
за авторством: Constantin, A, та інші
Опубліковано: (2021) -
String model building, reinforcement learning and genetic algorithms
за авторством: Abel, S, та інші
Опубліковано: (2021) -
Decoding nature with nature’s tools: heterotic line bundle models of particle physics with genetic algorithms and quantum annealing
за авторством: Abel, SA, та інші
Опубліковано: (2023) -
Gauge five-brane moduli in four-dimensional heterotic models
за авторством: Gray, J, та інші
Опубліковано: (2004)