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J-GLOBAL ID：202302265686440941   整理番号：23A3034120

強化学習を用いたFroggatt-Nielsen模型のフレーバー構造探索

Reinforcement Learning for the Flavor Structures in Froggatt-Nielsen models

著者 (3件)： 西村皐 (九大 理) ,  宮尾光 (九大 理) ,  大塚啓 (九大 理)
資料名： 日本物理学会講演概要集(CD-ROM)  (Meeting Abstracts of the Physical Society of Japan (CD-ROM))
巻： 78  号： 2  ページ： ROMBUNNO.16pRA21-6  発行年： 2023年09月25日 
JST資料番号： S0671C  ISSN： 2189-079X  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

本文一部表示： 本研究ではクォークとレプトンのフレーバー構造を探索する手法として、機械学習の一種「強化学習」の応用を提案する。具体的なモデルとしてU(1)フレーバー対称性を持つFroggatt-Nielsen模型に着目し、方策ベースの強化学習アルゴリズムを...【本文一部表示】

シソーラス用語： *強化学習 ,  レプトン ,  クォーク ,  ニュートリノ ,  二重β崩壊 ,  *対称性 ,  ニューラルネットワーク ,  学習アルゴリズム ,  測定データ ,  計算値
準シソーラス用語： CP対称性 ,  *フレーバ対称性

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 強化学習 ,  模型 ,  フレーバー ,  探索