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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.01816v2
• Date: Mon, 17 Jun 2024 20:58:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-20 04:44:38.263182
• 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. François, Foivos I. Diakogiannis,
• Abstract要約: 我々は,複数のデータセットに正確に適合する単一解析関数形式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「クラスシンボリック回帰(Class Symbolic Regression)」を紹介した。 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。 本稿では,このようなアルゴリズムの評価に特化して設計された,一連の合成物理課題を含む,最初のクラスSRベンチマークを紹介する。
• 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' (Class SR) a first framework for automatically finding a single analytical functional form that accurately fits multiple datasets - each realization being 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 unsupervised symbolic analytical function discovery from data. Additionally, we introduce the first Class SR benchmark, comprising a series of synthetic physical challenges specifically designed to evaluate such algorithms. We demonstrate the efficacy of our novel approach by applying it to these benchmark challenges 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）: クラスシンボル回帰(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,非教師付き記号解析関数発見のための次元解析制約と深部強化学習を統合した,従来の記号回帰のための物理記号最適化(「Phi$-SO」)フレームワークの機能を拡張する。 さらに、このようなアルゴリズムを評価するために特別に設計された一連の合成物理課題を含む、最初のクラスSRベンチマークを導入する。 我々は、これらのベンチマーク課題に適用することで、新しいアプローチの有効性を実証し、恒星の流れを近似したシミュレーション軌道から分析銀河ポテンシャルを抽出し、天体物理学の実用性を実証する。

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