6、机器学习在物理模型构建与物理定律发现中的应用

机器学习在物理模型构建与物理定律发现中的应用

在科学研究领域，机器学习正逐渐成为一种强大的工具，不仅可以创建实验装置，还能用于优化和构建物理模型，甚至发现物理定律。下面我们将详细探讨其在这些方面的应用。

1. 光子态实验装置的创建

在创建光子态实验装置方面，PS（可能是某种学习算法）发挥了重要作用。通过一系列的训练过程，能够创建出满足特定要求的实验装置。
- 训练过程与结果
- 首先，PS 代理以创建具有 SRV (3, 3, 2) 的光子态为目标，进行 5×10⁴ 次实验训练。在训练过程中，其成功创建该光子态的概率逐渐提高，并且实验中使用的光学元件数量逐渐减少。相关参数设置为：发光参数 η = 1/16，光学元件的最大数量 L = 8，初始奖励大小 λ(0) = 1。
- 接着，对同一 PS 代理进行额外的 10⁴ 次实验训练，目标是创建具有 SRV (3, 3, 3) 的光子态。在这段较短的训练时间内，PS 代理能够快速学习并以约 50% 的成功率创建该光子态。
- 为了验证创建 SRV (3, 3, 2) 态的知识是否对创建 SRV (3, 3, 3) 态有帮助，我们初始化一个新的 PS 代理，以创建 SRV (3, 3, 3) 态为目标进行 6×10⁴ 次实验训练，但该代理的成功率几乎为零。这表明，经过创建 SRV (3, 3, 2) 态训练的代理发现了一些有助于创建 SRV (3, 3, 3) 态的结构。

下面是训练过程的一个简单表格总结：
| 训练阶段 | 训练次数 | 目标光子态 | 成功率 |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
|