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研究发现吸引子几何限制了从数据中发现方程
一篇新的研究论文探讨了动力学系统中吸引子的几何性质及其对从数据中发现控制方程的能力的影响。该研究引入了一个度量标准 lambda_min(M),该度量标准源自伯克霍夫遍历定理,它量化了吸引子覆盖函数空间的程度,并为方程发现设定了上限。研究表明,虽然混沌可以改善此度量标准,但它也会放大噪声,可能导致 SINDy 和 PySR 等不同发现算法的结果各不相同。研究结果表明,系统的固有动力学性质,而不仅仅是算法选择,从根本上限制了可以学到的内容。
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DeepPySR框架增强了用于科学发现的符号回归
研究人员开发了DeepPySR,一个旨在克服从数据中发现解析方程挑战的新型符号回归框架。该框架通过引入动态变量剪枝、指数级帕累托选择标准和分层组合架构来解决高维输入和数据不规则性等问题。在物理学、生物医学和社会科学数据集的测试中,DeepPySR与现有方法相比表现出优越的性能,生成了与领域知识一致的可解释公式。