Rediscovering celestial mechanics with machine learning
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。
The 2024 Solar Eclipse and its Connection to Albert Einstein 105 Years Later
照片由 Bryan Goff 在 Unsplash 上拍摄当全世界热切期待 2024 年 4 月 8 日日食这一天文奇观时，我们的目光集体投向天空，不仅是为了见证大自然令人惊叹的展示，也是为了纪念一项深远的科学遗产。这一宇宙事件标志着天体力学与人类智慧的融合，呼应了阿尔伯特·爱因斯坦的突破性发现，并提醒我们日食在塑造我们对宇宙的理解方面具有持久的意义。千百年来，日食一直吸引着人类，它们短暂的黑暗激发了人们的敬畏、恐惧和对知识的渴望。然而，正是爱因斯坦的广义相对论*将这些天体事件变成了测试物理基本定律的宝贵实验室。他的革命性见解挑战了我们对引力、空间和时间的概念，永远改变了科学研究的进程。爱因斯
