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基于神经算子的符号模型逼近与发现
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内容提要
本研究提出NOMTO方法，克服了非线性符号回归在高阶微分关系中的局限性。该方法利用神经算子，成功识别包含奇点的符号表达式，并重新发现二阶非线性偏微分方程，增强了模型发现能力。
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关键要点
- 本研究提出NOMTO方法，克服了非线性符号回归在高阶微分关系中的局限性。
- NOMTO方法利用神经算子，拓宽了符号操作的范围。
- 成功识别包含奇点的初等函数和导数的符号表达式。
- 重新发现二阶非线性偏微分方程，增强了模型发现能力。
- 该方法为多种物理系统的模型发现提供了一种强大而灵活的工具。
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