報告題目：基于強化學習的柱形代數(shù)分解變元擇序
報告時間：2023年9月18日14:00-15:30
報告地點：騰訊會議 507-574-973
報告人：荊瑞娟
摘要：柱形代數(shù)分解是半代數(shù)系統(tǒng)求解和實量詞消去的基本工具。實際求解過程中，不同變元序的選擇對柱形代數(shù)分解的效率影響重大。目前已有的啟發(fā)式或機器學習擇序的方法基本都建立在多項式系統(tǒng)的支撐集是影響變元序的決定因素這一隱含假設上。本文首先通過設計同支撐集變系數(shù)的實驗對這一假設進行了檢驗，實驗表明支撐集確實是影響最佳變元序的重要因素但并非唯一因素。針對同支撐集變系數(shù)的柱形代數(shù)分解最佳擇序問題，本文設計了基于強化學習的擇序方案，四變元的實驗表明該方案可以突破已有方法只依賴支撐集選擇最佳變元序準確率的天花板。另外，針對多達二十萬億可選序系統(tǒng)的實驗表明，該方案遠優(yōu)于傳統(tǒng)的啟發(fā)式方法。同已有的針對較少變元的監(jiān)督學習擇序方案相比，該強化學習方案克服了變元增多導致序數(shù)量組合爆炸時獲得高質量標記數(shù)據(jù)的困難。
報告人簡介：荊瑞娟，副教授，碩士生導師。博士畢業(yè)于中國科學院數(shù)學與系統(tǒng)科學研究院，2018-2019年在加拿大西安大略大學做博士后。主持國家青年基金一項，江蘇省青年基金一項，入選2020年江蘇省“雙創(chuàng)博士”。研究興趣：計算機代數(shù)，機器學習，高性能并行計算。
