深度强化学习 超材料

深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）是一种结合了深度学习技术和强化学习的机器学习方法，它通过神经网络模型对环境进行建模，并通过不断的试错学习，优化智能体的策略以获得最大化的奖励。DRL通常应用于复杂的决策问题，比如游戏、机器人控制和自动驾驶等场景。

超材料，又称为 metamaterials 或隐身材料，是一种人工设计的材料结构，其微观结构赋予了它们特殊的电磁性能，如负折射率、超吸收、完美的电导或超薄的光波导等，远超出自然界的材料特性。这些性质使得超材料在许多领域有潜在应用，如光学通信、无线能量传输、隐身技术甚至声学调控。通过调控超材料的结构单元，科学家们可以创建具有特定功能的“智能”材料。