Galois-Theoretic Quantum Nash Learning: Fundamental Obstructions and Quantum Braiding Solutions
Cet article introduit l'apprentissage de Nash quantique galoisien (GT-QNL), un cadre prouvant que les optimiseurs classiques échouent à trouver les équilibres de Nash quantiques dans les paysages algébriques non solubles en raison du théorème d'Abel-Ruffini, tandis qu'un nouvel algorithme de tressage quantique surmonte cette obstruction en réalisant physiquement les actions du groupe de Galois pour garantir la convergence.