7、模型测试:探索物理模型局限性的有效途径

模型测试:探索物理模型局限性的有效途径

1. 引言

在物理学的研究中,对物理模型进行测试是发现过程中至关重要的一环。通过在特定物理领域(如高能范围)证伪模型,我们能够了解其局限性,并为未来研究指引方向,以开发出应用范围更广、性能更优的模型。在高能物理学中,测试新模型尤为重要。尽管粒子物理学的标准模型在描述大量基本粒子过程方面取得了显著成功,但仍存在一些无法解释的现象,如中微子质量和宇宙中暗物质的出现,这表明我们需要对标准模型进行扩展或调整。

传统的模型测试方法通常依赖于将新模型的实验数据与参考模型的预测进行比较。然而,这种方法往往需要预先提出一个替代模型,并且针对特定替代假设设计的统计测试通常对参考模型的其他数据偏差不敏感。那么,如何在没有替代模型的情况下,从测试数据中发现模型的局限性呢?本文将介绍一种模型独立的策略,通过将参考模型与基于测试数据由机器构建的模型进行比较,来评估参考模型与测试数据的兼容性。

2. 模型独立测试的基本原理

模型独立测试的基本思想是将参考模型与基于实验测试数据由机器构建的模型进行比较。如果机器构建的模型与参考模型有显著偏差,则可以认为参考模型与测试数据拟合不佳。此外,通过分析两个模型差异最大的区域,我们可以深入了解参考模型存在的问题。

2.1 统计设置

考虑两个包含 d 维实数据点的数据集:
- 测试集 (T = {x_i : x_i \in R^d, 1 \leq i \leq n_T}),其中 (x_i \sim P_T)。
- 参考集 (R = {x’_i : x’_i \in R^d, 1 \leq i \leq n_R}),其中 (x’_i \sim P_

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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