柏林Zuse研究所发布SOS Polynomials数据集,应用在多项式优化、机器学习领域

柏林Zuse研究所本次发布的数据集SOS Polynomials,该数据集名为SOS Polynomials，由柏林Zuse研究所和柏林工业大学的研究团队创建。数据集包含了超过1亿个SOS多项式，用于训练Transformer模型，以预测给定多项式的近似最小单项式基，从而大幅度减少相应SDP问题的规模。数据集的创建过程采用了反向采样技术，确保了生成的基础具有足够的代表性。该数据集在多项式优化、控制理论、机器人等领域有着广泛的应用前景，有助于解决多项式非负性验证这一NP难题。

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