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Dec, 2023
物理符号优化
Physical Symbolic Optimization
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Wassim Tenachi, Rodrigo Ibata, Foivos I. Diakogiannis
TL;DR
我们提出了一个框架来约束自动顺序生成方程式以通过构造符合量纲分析规则。结合增强学习，我们构建了Phi-SO，一种从物理数据中恢复分析函数的物理符号优化方法，利用单位约束。我们的符号回归算法在已知物理单位的情况下取得了最先进的结果，在存在噪音（超过0.1%）的情况下在SRBench的Feynman基准测试中表现出色，并且即使在存在显著（10%）级别的噪音下也表现出弹性。
Abstract
We present a
framework
for constraining the automatic sequential generation of
equations
to obey the rules of
dimensional analysis
by cons
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