机器学习为链不变量给出新上界与精确值

研究者用强化学习和贝叶斯优化，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了新的上界，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。 其解结智能体还能复现 Brittenham 和 Hermiller 若干反例中解结数的非可加性，部分情形下找到了新的解结路径。 该工作针对的是此前未知是否可算法计算的链不变量，作者为 Yutong Dai、Oliver Hayman、András Juhász 和 Ludovico Morellato。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。