研究论文
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从稀疏且含噪声的实验数据中发现可解释的物理定律
Discovering interpretable physical laws from sparse and noisy experiments
一种在符号方程空间中搜索的机器学习框架，只需少量测量即可重新发现已知物理规律，并提出新的模型。
Lumen 2, 1–7 (2025)
第 2 卷第 12 期，2025年12月1日
Machine-made laws
本期封面
A machine-learning framework that searches over symbolic equations recovers known physics—and proposes new models—from only a handful of measurements. See Discovering interpretable physical laws from sparse and noisy experiments.
