Symbolische Regression entdeckt Gleichungen aus Daten – PySR führt an

Die Entdeckung von Gleichungen aus Rohdaten steht im Mittelpunkt der Physik und vieler anderer Forschungsbereiche wie mathematischer Ökologie und Epidemiologie. Mit der Einführung von Symbolic‑Regression‑Algorithmen hat sich dieser Prozess automatisiert und beschleunigt.

In einer aktuellen Untersuchung wurden fünf verschiedene Symbolic‑Regression‑Methoden angewendet, um Gleichungen aus neun dynamischen Prozessen zu rekonstruieren. Die Prozesse reichten von chaotischen Dynamiken bis hin zu Epidemiemodellen, wodurch die Methoden unter realitätsnahen Bedingungen getestet wurden.

Die PySR‑Methode erwies sich als die leistungsfähigste. Sie erreichte eine bemerkenswerte Vorhersagekraft und Genauigkeit, sodass einige der ermittelten Gleichungen praktisch identisch mit den analytischen Originalformen waren. Diese hohe Präzision demonstriert die Stärke des Ansatzes.

Die Ergebnisse zeigen deutlich, dass symbolische Regression ein robustes Werkzeug für die Modellierung und das Verständnis komplexer, realer Phänomene darstellt. Sie eröffnet neue Möglichkeiten, Daten in mathematische Modelle zu überführen und damit die Forschung in vielen Disziplinen voranzutreiben.