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利用机器学习重新发现天体力学
一组科学家利用机器学习“重新发现”了万有引力定律。为此，他们训练了一个“图神经网络”，以根据 30 年的观测结果模拟太阳、行星和太阳系大卫星的动态。然后，他们使用符号回归发现神经网络隐式学习的力定律的解析表达式。
来源:Qudata用机器学习重新发现天体力学
一组科学家利用机器学习“重新发现”了万有引力定律。
为此，他们训练了一个“图神经网络”，以根据 30 年的观测结果模拟太阳、行星和太阳系大卫星的动态。然后，他们使用符号回归来发现神经网络隐式学习的力定律的解析表达式。
结果不出所料，就是牛顿万有引力定律。
最初，系统对太阳、行星的质量和物理常数一无所知。它们是在研究过程中得出的。
据科学家称，这项研究代表着朝着实现机器学习加速科学发现的潜力迈出了关键一步。
更多详细信息请参阅 https://arxiv.org/pdf/2202.02306.pdf
https://arxiv.org/pdf/2202.02306.pdf