2020年4月16日 · We compared the AI Feynman and Eureqa algorithms by applying them both to the Feynman Database for symbolic regression, allowing a maximum of 2 hours of central …

This code is an improved implementation of AI Feynman: a Physics-Inspired Method for Symbolic Regression, Silviu-Marian Udrescu and Max Tegmark (2019) [Science Advances] and AI …

2019年5月27日 · Abstract: A core challenge for both physics and artificial intellicence (AI) is symbolic regression: finding a symbolic expression that matches data from an unknown …

获取 AI-Feynman） 这个算法由一系列模块组成并会尝试使用上面的每一个性质。 就像一个人类科学家一样，它会轮流尝试许多不同的策略（模块），如果它不能一下子解决整个问题，那它就 …

2021年8月29日 · AI Feynman和Eureqa算法都被应用于Feynman数据库以进行符号回归，并对每个数据使用多达2小时的CPU时间进行比较。 结果显示，Eureqa解决了71%的案件，而AI …

在当今科技飞速发展的时代，人工智能（ai）已经渗透到各个领域，为解决复杂问题提供了新的途径和方法。 其中，AI Feynman 2.0在学习回归方程方面展现出了独特的魅力和潜力。

2020年6月18日 · Abstract page for arXiv paper 2006.10782: AI Feynman 2.0: Pareto-optimal symbolic regression exploiting graph modularity We present an improved method for symbolic …

In this spirit, we develop a recursive multidimensional symbolic regression algorithm that combines neural network tting with a suite of physics-inspired techniques.

2024年8月26日 · AI Feynman 是符号回归的一个强大工具，特别适用于受物理启发的问题。 通过将神经网络与基于物理的策略相结合，该算法能够解决之前方法无法解决的复杂方程。

More data files on which the code can be tested on can be found in the Feynman symbolic regression dataset. You can also find more details on how to get our code running in this …