論文の概要: Class Symbolic Regression: Gotta Fit 'Em All

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.01816v1
• Date: Mon, 4 Dec 2023 11:45:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-12-05 15:28:33.077733
• Title: Class Symbolic Regression: Gotta Fit 'Em All
• Title（参考訳）: クラスシンボリック回帰:Gotta Fit 'Em All
• Authors: Wassim Tenachi, Rodrigo Ibata, Thibaut L. Fran\c{c}ois, Foivos I. Diakogiannis
• Abstract要約: クラスシンボリック回帰(Class Symbolic Regression)は、複数のデータセットに正確に適合する単一の分析機能フォームを自動的に見つけるための最初のフレームワークである。 この階層的な枠組みは、単一の物理現象の全てのメンバーが共通の法則に従うという共通の制約を利用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce "Class Symbolic Regression" a first framework for automatically finding a single analytical functional form that accurately fits multiple datasets - each governed by its own (possibly) unique set of fitting parameters. This hierarchical framework leverages the common constraint that all the members of a single class of physical phenomena follow a common governing law. Our approach extends the capabilities of our earlier Physical Symbolic Optimization ($\Phi$-SO) framework for Symbolic Regression, which integrates dimensional analysis constraints and deep reinforcement learning for symbolic analytical function discovery from data. We demonstrate the efficacy of this novel approach by applying it to a panel of synthetic toy case datasets and showcase its practical utility for astrophysics by successfully extracting an analytic galaxy potential from a set of simulated orbits approximating stellar streams.
• Abstract（参考訳）: クラスシンボリック回帰(Class Symbolic Regression)は、複数のデータセットに正確に適合する単一の分析機能フォームを自動的に見つけるための、最初のフレームワークである。 この階層的な枠組みは、単一の物理現象の全てのメンバーが共通の法則に従うという共通の制約を利用する。 提案手法は, 次元解析制約と深部強化学習を統合して, データからの記号解析関数の発見を行う, 従来の物理記号最適化(Phi$-SO)フレームワークの能力を拡張する。 この手法の有効性を,合成玩具ケースデータセットのパネルに適用することにより実証し,恒星の流れを近似する一連のシミュレーション軌道から解析銀河ポテンシャルを抽出し,天体物理学の実用性を示す。

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