Diagnose von Fehlern in Reinforcement-Learning-Simulatoren und World Models mit kanonischen Polynom-Invarianten

arXiv:2609.13194v1 Ankündigungstyp: neu Zusammenfassung: Eine umfangreiche Literatur integriert physikalische Struktur in gelernte Dynamiken unter der Annahme, dass Modelle, die die zugrundeliegende Physik respektieren, besser vorhersagen. Wir testen diese Prämisse unter Verwendung exakter Polynom-Invarianten, die aus Trajektorien zurückgewonnen und als reduziert kanonisiert werden…