論文の概要: Directed differential equation discovery using modified mutation and cross-over operators

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.04996v1
• Date: Wed, 9 Aug 2023 14:50:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-10 13:13:22.942627
• Title: Directed differential equation discovery using modified mutation and cross-over operators
• Title（参考訳）: 修正突然変異とクロスオーバー演算子を用いた直接微分方程式の発見
• Authors: Elizaveta Ivanchik and Alexander Hvatov
• Abstract要約: 本稿では,方程式探索アルゴリズムの進化演算子に導入可能な修正について紹介する。 導電方程式発見と呼ばれる結果のアプローチは、より正確な解へと収束する能力を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.34726150561087
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The discovery of equations with knowledge of the process origin is a tempting prospect. However, most equation discovery tools rely on gradient methods, which offer limited control over parameters. An alternative approach is the evolutionary equation discovery, which allows modification of almost every optimization stage. In this paper, we examine the modifications that can be introduced into the evolutionary operators of the equation discovery algorithm, taking inspiration from directed evolution techniques employed in fields such as chemistry and biology. The resulting approach, dubbed directed equation discovery, demonstrates a greater ability to converge towards accurate solutions than the conventional method. To support our findings, we present experiments based on Burgers', wave, and Korteweg--de Vries equations.
• Abstract（参考訳）: プロセスの起源を知る方程式の発見は、魅力的な見通しである。 しかし、ほとんどの方程式発見ツールはパラメータの限定的な制御を提供する勾配法に依存している。 別のアプローチとして、ほとんど全ての最適化段階を修正できる進化方程式発見がある。 本稿では, 化学や生物学などの分野に応用された進化的手法から着想を得て, 方程式探索アルゴリズムの進化演算子に導入可能な改良について検討する。 導電方程式探索と呼ばれる結果のアプローチは、従来の方法よりも正確な解に収束する能力を示している。 本研究では,バーガーズ方程式,波動方程式,コルテヴェーグ-ド・ブリーズ方程式に基づく実験を行った。

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