HER-PDE 的主要目标是什么？
在异质介质中同时识别偏微分方程的结构和未知的空间系数场，无需预设参数形式。
Hypothesize, Evaluate, Refine: A Scientific Agent for PDE Discovery with Unknown Spatial Coefficient Fields
（翻译）假设、评估、细化：用于未知空间系数场偏微分方程发现的科学智能体
资讯摘要
Abstract page for arXiv paper 2608.27475: Hypothesize, Evaluate, Refine: A Scientific Agent for PDE Discovery with Unknown Spatial Coefficient Fields
AI 摘要
该论文提出HER-PDE科学智能体框架，用于在异质介质中发现偏微分方程（PDE）结构及非参数空间系数场。系统分析两条不同激励的含噪轨迹，提出完整表达式树假设，并通过双向交叉激励传递打分和密封时间区间审计。在5%高斯噪声下，五个二维系统均恢复生成算子，九个系数场的中位Pearson相关约0.85，相对L2误差约0.28。
AI 问答
HER-PDE 如何评估候选假设？
通过假设评估接口，只估计假设中显式声明的场，并根据双向交叉激励传递对结构打分；随后在密封的时间区间上进行审计。
实验结果如何？
在5%相对高斯噪声下，五个二维系统均恢复了生成算子；九个系数场的中位Pearson相关约0.85，中位相对L2误差约0.28。
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