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标签：AlphaEvolve×
6月16日
20:46
10:50
10:50arXiv: Google DeepMind@Robert Dorward
本文研究两种极小格 L(m,n)（m×n 盒子中的分区）和 M(n)（至多 n 的不同部分分区）的对称链分解（SCD）计数问题。作者给出了 L(2,n) 的 #SCD 显式公式，该公式基于排列反演集。对于固定 m>1，他们猜想 #SCD(L(m,n)) 和 #SCD(M(n)) 均超指数增长，该猜想由 Google DeepMind 的进化编码代理 AlphaEvolve 生成的数据支持。文章还证明 Lusztig 对合（evacuation）可扩展为 SCD 上的对合，由此推出 n>2 时 #SCD(M(n)) 为偶数。最后，他们引入与 SCD 等价的 skew tableaux 序列，并探讨了通过 tableau 回避寻找 SCD 的路径。
论文L(m,n)M(n)对称链分解AlphaEvolveGoogle DeepMind
推荐理由：这篇论文给出了 L(2,n) 的对称链分解精确计数公式，并用 AlphaEvolve 数据支持超指数增长猜想，与布尔格的最新结果相呼应。
原文
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