利用 AI 辅助发现解决理论物理学中的一个开放问题

本文展示了人工智能如何通过自主解决理论物理学中的开放问题来加速数学发现。我们提出了一种神经符号系统，结合 Gemini Deep Think 大语言模型、系统性树搜索框架及自动化数值反馈，成功推导出宇宙弦引力辐射功率谱的新型精确解析解。该智能体评估了任意环路几何的核心积分，超越了仅能提供部分渐近解的先前尝试。研究详细阐述了引导模型的提示、搜索约束及反馈机制，智能体识别出六种分析方法，其中基于 Gegenbauer 多项式展开的方法最为优雅，有效吸收了被积函数的奇点，得出的渐近结果既符合数值模拟，又与量子场论连续费曼参数化相联系。