Discovering physical laws with parallel symbolic enumeration
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Le résumé fourni par la source
Symbolic regression has a crucial role in modern scientific research owing to its capability of discovering concise and interpretable mathematical expressions from data. A key challenge lies in the search for parsimonious and generalizable mathematical formulas, in an infinite search space, while intending to fit the training data. Existing algorithms have faced a critical bottleneck of accuracy and efficiency over a decade when handling problems of complexity, which essentially hinders the pace of applying symbolic regression for scientific exploration across interdisciplinary domains. Here, to this end, we introduce parallel symbolic enumeration (PSE) to efficiently distill generic mathematical expressions from limited data. Experiments show that PSE achieves higher accuracy and faster computation compared with the state-of-the-art baseline algorithms across over 200 synthetic and experimental problem sets (for example, improving the recovery accuracy by up to 99% and reducing runtime by an order of magnitude). PSE represents an advance in accurate and efficient data-driven discovery of symbolic, interpretable models (for example, underlying physical laws), and improves the scalability of symbolic learning. In this work, the authors introduce parallel symbolic enumeration (PSE), a model that discovers physical laws from data with improved accuracy and speed. By evaluating millions of expressions in parallel and reusing computations, PSE outperforms the state-of-the-art methods.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Discovering physical laws with parallel symbolic enumeration
- Date Crossref
- 21/11/2025
- Éditeur
- Springer Science and Business Media LLC
- Type
- journal-article
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Où se fait cette recherche
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Renmin University of China pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Chinese Academy of Sciences pays non établi dans la noticeOrganisme public
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Institute of Mechanics pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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University of Chinese Academy of Sciences pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Hong Kong University of Science and Technology Department of Computer Science and Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Gaoling School of Artificial Intelligence pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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School of Engineering Science pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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State Key Laboratory of Nonlinear Mechanics pays non établi dans la noticeStructure de recherche
Renmin University of China, Chinese Academy of Sciences et Institute of Mechanics, avec 5 autres affiliations.
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