論文の概要: Discovering Causal Relations and Equations from Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.13341v1
- Date: Sun, 21 May 2023 19:22:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-24 23:07:51.551663
- Title: Discovering Causal Relations and Equations from Data
- Title（参考訳）: データから因果関係と方程式を発見する
- Authors: Gustau Camps-Valls, Andreas Gerhardus, Urmi Ninad, Gherardo Varando,
Georg Martius, Emili Balaguer-Ballester, Ricardo Vinuesa, Emiliano Diaz,
Laure Zanna, Jakob Runge
- Abstract要約: 本稿では、物理学の幅広い分野における因果関係と方程式発見に関する概念、方法、および関連する研究について概説する。
我々は、観察因果関係と方程式発見のための分類法を提供し、接続を指摘し、ケーススタディの完全なセットを示します。
興奮する時間は、複雑なシステムに対する理解を改善するための多くの課題と機会に先立ちます。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.802778299505288
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Physics is a field of science that has traditionally used the scientific
method to answer questions about why natural phenomena occur and to make
testable models that explain the phenomena. Discovering equations, laws and
principles that are invariant, robust and causal explanations of the world has
been fundamental in physical sciences throughout the centuries. Discoveries
emerge from observing the world and, when possible, performing interventional
studies in the system under study. With the advent of big data and the use of
data-driven methods, causal and equation discovery fields have grown and made
progress in computer science, physics, statistics, philosophy, and many applied
fields. All these domains are intertwined and can be used to discover causal
relations, physical laws, and equations from observational data. This paper
reviews the concepts, methods, and relevant works on causal and equation
discovery in the broad field of Physics and outlines the most important
challenges and promising future lines of research. We also provide a taxonomy
for observational causal and equation discovery, point out connections, and
showcase a complete set of case studies in Earth and climate sciences, fluid
dynamics and mechanics, and the neurosciences. This review demonstrates that
discovering fundamental laws and causal relations by observing natural
phenomena is being revolutionised with the efficient exploitation of
observational data, modern machine learning algorithms and the interaction with
domain knowledge. Exciting times are ahead with many challenges and
opportunities to improve our understanding of complex systems.
- Abstract（参考訳）: 物理学は科学の分野であり、なぜ自然現象が起こるのかという疑問に答えるために伝統的に科学的手法を用いてきた。
不変で強固で因果的な世界の説明である方程式、法則、原理の発見は、何世紀にもわたって物理科学において基礎的であった。
発見は世界を観察することから始まり、可能であれば、研究中のシステムで介入研究を行う。
ビッグデータの出現とデータ駆動手法の使用により、因果関係と方程式発見の分野はコンピュータ科学、物理学、統計学、哲学、および多くの応用分野において発展し進歩してきた。
これらの領域は互いに絡み合っており、観測データから因果関係、物理法則、方程式を発見できる。
本稿では, 幅広い物理学分野における因果関係と方程式の発見に関する概念, 方法, および関連する研究を概説し, 今後の研究の課題と展望について概説する。
また,観測因果と方程式の発見のための分類法を提供し,関連を指摘し,地球と気候科学,流体力学,神経科学の完全なケーススタディを提示する。
本稿では,自然現象の観測による基本法則と因果関係の発見が,観測データの効率的な活用,現代の機械学習アルゴリズム,ドメイン知識との相互作用によって革新されていることを示す。
興奮する時間は、複雑なシステムの理解を改善するための多くの課題と機会に先立ちます。
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