the process of finding natural laws

the process of finding natural laws and their corresponding
equations has resisted automation. A key challenge
to finding analytic relations automatically is defining algorithmically
what makes a correlation in observed data
important and insightful. We propose a principle for the
identification of nontriviality. We demonstrated this approach
by automatically searching motion-tracking data
captured from various physical systems, ranging from
simple harmonic oscillators to chaotic double-pendula.
Without any prior knowledge about physics, kinematics,
or geometry, the algorithm discovered Hamiltonians, Lagrangians,
and other laws of geometric and momentum
conservation. The discovery rate accelerated as laws found
for simpler systems were used to bootstrap explanations
for more complex systems, gradually uncovering the
”alphabet” used to describe those systems.”, “author” : [
{ “family” : “Schmidt”, “given” : “Michael” }, { “family” : “Lipson”,
“given” : “Hod” } ], “container-title” : “Science (New
York, N.Y.. Beginning with randomly combined mathematical
expressions, a search algorithm probabilistically
alters, tests recombined forms, and discards subexpressions
until a set of equations is found that best models
the data. After expressions reach a desired level of accuracy
using some criteria of fit, the algorithm terminates,
leaving those that are most likely to explain the intrinsic
mechanisms of the observed real-world system.
Some underlying assumptions about this approach
for educational data include: (1) educational phenomena
are explainable by natural laws (e.g. psychological laws,
learning theory, emotions, socio-cultural constructivist
theories and such are naturally occurring phenomena
amenable to scientific discovery) and (2) because of assumption
(1), the discoverable relationships are inherently
a search for conserved quantities and invariant equations
in the system of data.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

กระบวนการของกฎหมายธรรมชาติและเกี่ยวข้องสมการที่มีการต่อต้านระบบอัตโนมัติ ความท้าทายที่สำคัญการหาความสัมพันธ์วิเคราะห์โดยอัตโนมัติจะกำหนด algorithmicallyสิ่งที่ทำให้ความสัมพันธ์ในข้อมูลที่สังเกตได้สำคัญ และลึกซึ้ง เรานำเสนอหลักการสำหรับการรหัสของ nontriviality เราแสดงให้เห็นวิธีการนี้โดยการค้นหาข้อมูลการติดตามการเคลื่อนไหวโดยอัตโนมัติจากระบบทางกายภาพต่าง ๆ จากเครื่องกำเนิดสัญญาณฮาร์โมนิกที่ง่ายให้วุ่นวายสอง-pendulaโดยไม่มีความรู้เดิมเกี่ยวกับฟิสิกส์ kinematicsหรือรูปทรง เรขาคณิต การค้นพบ Hamiltonians, Lagrangiansและอื่น ๆ กฎหมายของเรขาคณิตและโมเมนตัมอนุรักษ์ ค้นพบอัตราการเร่งเป็นกฎหมายที่พบสำหรับระบบง่ายใช้บูตคำอธิบายค่อย ๆ เปิดเผยระบบที่ซับซ้อนมากขึ้น การ"alphabet "ใช้ในการอธิบายระบบเหล่านั้น " "ผู้เขียน": [{ "ครอบครัว": "ชมิดท์" "รับ": "Michael" }, { "ครอบครัว": "Lipson""ให้": "กลมกล่อม" }], ""ชื่อเรื่องภาชนะ": "วิทยาศาสตร์ (ใหม่นิวยอร์ก นิวยอร์คล็อต เริ่มต้นด้วยแบบสุ่มรวมคณิตศาสตร์นิพจน์ อัลกอริทึมค้นหา probabilisticallyเปลี่ยนแปลง ทดสอบรูปแบบการรวมตัวกับ และละทิ้ง subexpressionsจนพบชุดของสมการที่ดีที่สุดรุ่นข้อมูล หลังจากนิพจน์ถึงระดับที่ต้องการความแม่นยำโดยใช้เกณฑ์บางอย่างของพอดี การยุติออกจากที่มักมีการอธิบายในลักษณะmechanisms of the observed real-world system.Some underlying assumptions about this approachfor educational data include: (1) educational phenomenaare explainable by natural laws (e.g. psychological laws,learning theory, emotions, socio-cultural constructivisttheories and such are naturally occurring phenomenaamenable to scientific discovery) and (2) because of assumption(1), the discoverable relationships are inherentlya search for conserved quantities and invariant equationsin the system of data.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

กระบวนการในการหากฎหมายธรรมชาติและสอดคล้องกันของพวกเขา
สมมีการต่อต้านระบบอัตโนมัติ ความท้าทายที่สำคัญ
ในการค้นหาความสัมพันธ์ระหว่างการวิเคราะห์โดยอัตโนมัติกำหนดอัลกอริทึม
สิ่งที่ทำให้ความสัมพันธ์ในข้อมูลที่สังเกต
ที่สำคัญและลึกซึ้ง เราเสนอหลักการสำหรับ
บัตรประจำตัวของ nontriviality เราแสดงให้เห็นถึงวิธีการนี้
โดยการค้นหาข้อมูลโดยอัตโนมัติเคลื่อนไหวการติดตาม
จับจากระบบทางกายภาพต่างๆตั้งแต่
oscillators ฮาร์โมนิง่ายที่จะวุ่นวายดับเบิล pendula.
ไม่มีความรู้ใด ๆ ก่อนหน้าเกี่ยวกับฟิสิกส์กลศาสตร์การเคลื่อนไหว
หรือรูปทรงเรขาคณิตอัลกอริทึมค้นพบ Hamiltonians, Lagrangians,
และกฎหมายอื่น ๆ ของรูปทรงเรขาคณิตและโมเมนตัม
การอนุรักษ์ อัตราการค้นพบเร่งกฎหมายพบ
สำหรับระบบที่เรียบง่ายใช้ในการบูตคำอธิบาย
สำหรับระบบที่ซับซ้อนมากขึ้นค่อยๆเปิดโปง
"ตัวอักษร " ใช้เพื่ออธิบายระบบเหล่านั้น "," ผู้เขียน. ": [
{" ครอบครัว ":" ชมิดท์ " "ให้": "ไมเคิล"}, { "ครอบครัว": "Lipson",
"ให้": "ฮอด"}] "ภาชนะที่ชื่อ": "วิทยาศาสตร์ (New
. York, NY เริ่มต้นด้วยคณิตศาสตร์รวมสุ่ม
แสดงออกเป็น วิธีการค้นหา probabilistically
เปลี่ยนแปลงการทดสอบ recombined ฟอร์มและทิ้ง subexpressions
จนกว่าจะมีชุดของสมพบว่ารุ่นที่ดีที่สุด
ข้อมูล. หลังจากที่การแสดงออกถึงระดับที่ต้องการความถูกต้อง
โดยใช้เกณฑ์ที่พอดีบางขั้นตอนวิธียุติ
ออกจากผู้ที่มีแนวโน้มที่จะ อธิบายที่แท้จริง
. กลไกของระบบโลกแห่งความจริงข้อสังเกต
บางข้อสมมติฐานเกี่ยวกับวิธีการนี้
เพื่อให้ข้อมูลการศึกษารวมถึง: (1) ปรากฏการณ์การศึกษา
มีอธิบายตามกฎหมายธรรมชาติ (เช่นกฎหมายจิตวิทยา
ทฤษฎีการเรียนรู้อารมณ์คอนสตรัคติทางสังคมวัฒนธรรม
และทฤษฎีดังกล่าว จะเกิดขึ้นตามธรรมชาติปรากฏการณ์
คล้อยตามการค้นพบทางวิทยาศาสตร์) และ (2) เพราะสมมติฐาน
(1), ความสัมพันธ์ที่ค้นพบเป็นอย่างโดยเนื้อแท้
ค้นหาสำหรับปริมาณอนุรักษ์และสมคง
ในระบบของข้อมูล

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

กระบวนการในการค้นหา และสอดคล้องกับกฎหมายธรรมชาติสมการมี resisted ระบบอัตโนมัติ ความท้าทายหลักค้นหาวิเคราะห์ความสัมพันธ์โดยอัตโนมัติจะกำหนด algorithmicallyสิ่งที่ทำให้ความสัมพันธ์ในข้อมูลที่สำคัญและลึกซึ้ง . เราเสนอหลักการสำหรับการ nontriviality . เราแสดงให้เห็นถึงวิธีการนี้ด้วยการค้นหาโดยอัตโนมัติข้อมูลการติดตามการเคลื่อนไหวบันทึกจากระบบทางกายภาพต่างๆ ตั้งแต่ง่ายที่จะวุ่นวายประสานกัน oscillators คู่เพนดูลา .โดยไม่มีความรู้ใด ๆเกี่ยวกับฟิสิกส์จลนศาสตร์หรือรูปทรงเรขาคณิต ขั้นตอนวิธีการค้นพบ hamiltonians lagrangians , ,และกฎหมายอื่น ๆของเรขาคณิตและโมเมนตัมอนุรักษ์ การค้นพบว่าอัตราเร่งเป็นกฎหมายสำหรับระบบที่ง่ายกว่าคือใช้บูตสแตรปคำอธิบายสำหรับระบบที่ซับซ้อนมากขึ้น , ค่อยๆเปิดเผย" ตัวอักษร " ใช้เพื่ออธิบายระบบเหล่านั้น . " , " ผู้เขียน " :{ " ครอบครัว " : " ชมิดท์ " " ให้ " " ไมเคิล " } , { " ครอบครัว " : " ลิปสัน "" ให้ " : " บุ้งกี๋ " } ] " ชื่อเรื่อง " ภาชนะ " วิทยาศาสตร์ใหม่นิวยอร์ก , นิวยอร์ก . เริ่มต้นด้วยการสุ่มรวมคณิตศาสตร์อัลกอริทึมการค้นหา probabilistically นิพจน์เปลี่ยนแปลง , การทดสอบวัตถุดิบ รูปแบบ และละทิ้ง subexpressionsจนกระทั่งชุดของสมการพบว่าแบบจำลองที่ดีที่สุดข้อมูล หลังจากการแสดงออกถึงระดับที่ต้องการความแม่นยำใช้เกณฑ์พอดี ขั้นตอนวิธีการสิ้นสุดลง ,ออกจากผู้ที่มีแนวโน้มมากที่สุดที่จะอธิบายภายในกลไกของการตรวจสอบจริงของระบบภายใต้สมมติฐานบางอย่างเกี่ยวกับวิธีการนี้สำหรับข้อมูลการศึกษา ได้แก่ ( 1 ) ระดับการศึกษามีการอธิบายโดยกฎหมายธรรมชาติ ( เช่น จิตวิทยา กฎหมายทฤษฎีการเรียน , อารมณ์ , ตามแนวคิดทางสังคมทฤษฎีดังกล่าวเป็นปรากฎการณ์ธรรมชาติที่เกิดขึ้นสาธุกับการค้นพบทางวิทยาศาสตร์ ) และ ( 2 ) เพราะของอัสสัมชัญ( 1 ) ความสัมพันธ์คับแค้นใจเป็นอย่างโดยเนื้อแท้ค้นหาอนุรักษ์ปริมาณและสมการค่าคงที่ในระบบข้อมูล