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FLARE 是一种受迫潜在自编码器，能够从受迫物理系统的高维观测中发现紧凑的响应坐标和稀疏的、依赖于输入的潜在动力学，从而在未见输入下实现长时域预测。
本文介绍了LLM-PySR，一种通过控制搜索参数让语言模型引导符号方程发现的方法，同时使用数值符号回归进行拟合。该方法在基准任务上实现了准确性与复杂性的良好平衡。
PyCC.id 是一个 Python 库，用于从时间序列数据中进行假设驱动的方程发现，利用结构可辨识性来帮助筛选候选模型。