arXiv · AI· Jinlei Zhang, Zixuan Zhang, Hao Qiu, Feng Chen, Jiateng Yin, Xiaoyong Yan, Xiaolei Ma, Hao Sun, Jianxi Gao, Lixing Yang, Ziyou Gao·· 8 小时前AI 评分38
LLM 智能体 SAGE 如何发现社区结构化复杂网络中的分层控制方程
Discovering hierarchical governing equations for community-structured complex network dynamics with LLM agents
AI 导读
该研究提出基于 LLM 的自反思智能体框架 SAGE，用于从观测数据中分离并发现社区共享与个体特有的复杂网络控制方程。 SAGE 采用“库-发现-审查”迭代过程自适应补充缺失动力学项，在涵盖移动通信、脑电生理、电网及城市轨道交通的四个真实网络上性能优于基准。 该方法能揭示分层动力学机制，并在观测不完整时将社区级定律迁移至无观测节点。
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