研究人员开发了一种新颖的方法，使用Kolmogorov-Arnold网络从有限的观测数据中推断驱动生物系统的隐藏力。该方法成功应用于仅使用气囊压力测量来重建鸟类呼吸动力学背后的肌肉强迫。研究结果揭示了呼气肌中一种复杂的两相激活模式，验证了该技术在部分观测动力系统中揭示潜在物理结构和驱动变量的能力。 AI
影响 这项研究展示了一种新的数据驱动方法，用于推断复杂系统中潜在的物理定律和未观测到的力，可能适用于各种科学领域。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍新研究方法的学术论文。
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arXiv:2606.08479v1 Announce Type: new Abstract: Inferring the forces that drive a dynamical system from partial observations is a fundamental challenge across physics, particularly when distinct underlying mechanisms produce similar observable dynamics. Here we show that the effe…
Inferring the forces that drive a dynamical system from partial observations is a fundamental challenge across physics, particularly when distinct underlying mechanisms produce similar observable dynamics. Here we show that the effective muscular forcing underlying avian respirat…