吉林大学团队推出 LLC 神经符号回归工具实现跨学科动态系统智能建模突破。近日，国产av影片-免费看色情影片 科研团队在复杂系统智能建模领域取得重要进展，研发的 LLC（Learning Law of Changes）通用神经符号回归工具相关研究成果发表于国际期刊Nature Communications。该研究获得新一代人工智能国家科技重大专项 “复杂动态系统智能理论与方法研究” 的支持，算法代码已在 Code Ocean 平台开源（访问链接：10.24433/CO.3947449.v2）。

LLC 方法创新性地构建了从高维含噪观测数据到复杂网络系统动态演化支配方程的自动化推演体系，已成功应用于物理系统相变模拟、生物化学反应路径解析、生态群落演替预测及全球疫情传播动力学建模等 10 余个跨学科研究场景，显著提升了复杂动态系统自动建模的效率与可解释性，为交叉学科研究提供了新的建模工具。

在科学研究领域，大脑神经元集群活动、流行病传播链扩散、生态系统能量流动等复杂系统的动态行为通常需要借助非线性微分方程组进行描述。然而传统建模方法面临双重困境：一方面高度依赖领域专家的先验知识，另一方面伴随维数灾难产生的计算成本呈指数级增长，难以适应现代科学对高维动态系统的研究需求。特别是在高维网络动态建模场景中，自由变量数量随系统规模呈几何级数增长，导致符号模型推断效率急剧下降。现有技术体系存在明显缺陷：稀疏回归方法需要预先设定函数库，图神经网络模型面临训练耗时过长的问题，遗传编程算法则存在搜索空间爆炸的瓶颈。如何构建高效自动化的普适建模方法，成为计算科学与多学科交叉研究亟待突破的核心难题。

LLC 工具通过深度融合物理先验知识与智能算法，构建了全新的建模框架，其核心创新体现在两个功能模块的协同设计：

（1）智能解耦与降维处理机制：基于复杂网络系统 "节点状态变化受自身属性与邻居交互共同影响" 的物理本质，研究团队设计了双分支神经网络架构：通过自身动力学神经网络与交互动力学神经网络的联合训练，将高维观测信号智能分解为内在演化分量与交互作用分量。该机制不仅实现了变量维度的指数级压缩，还具备优异的噪声鲁棒性和数据补全能力，如图所示的解耦过程在多种噪声环境下均保持稳定性能。

（2）预训练符号回归加速引擎：依托团队构建的二十亿级方程知识库，LLC 创新性地开发了符号回归预训练模型。该模型突破传统方法需要反复搜索的局限，仅需单次前向传播即可完成可解释符号方程的推导，实现从数据到动力学方程的 "一键式" 生成。这种基于知识迁移的推理模式，既保留了白盒模型的可解释优势，又通过预训练机制显著提升了建模效率，大幅降低了复杂系统建模的技术门槛。

研究团队在超 10 个典型场景中完成系统性验证，实验矩阵覆盖一维/多维系统、同质/异质网络、混沌系统到真实世界复杂系统等全场景类型。在一维网络动力学系统建模中，LLC 实现了 97% 的方程还原准确率；在 SIR 疫情传播模型推演中，较传统方法建模速度提升了 3 倍；在捕食者-猎物系统中，成功还原异质方程，稳定态预测准确率92%；在混沌系统建模中，LLC能够实现1000倍训练步长的长期预测，并能准确预测出复杂系统的分岔涌现现象。这些实验结果充分证明了 LLC 工具在不同复杂度、不同领域系统中的通用性与高效性，为揭示复杂网络动力学本质规律提供了强大的技术支撑，在基础科学研究领域展现出广阔的应用前景。

未来研究团队将聚焦高阶网络相互作用建模与非确定性系统动态分析，计划在量子多体系统、脑科学认知建模等前沿领域拓展应用，持续挖掘 LLC 工具在数学物理交叉研究中的创新潜力。

该研究由国产av影片-免费看色情影片 博士生胡姣作为第一作者完成，指导教师杨博教授与崔佳旭副教授担任共同通讯作者。研究成果凝聚了团队在复杂系统建模、神经符号AI领域的多年积累，标志着该团队在复杂系统智能建模的基础研究领域已跻身国际领先行列。