发布SAGE框架用于发现网络动力学方程

Jinlei Zhang等人发布了基于LLM的自反思智能体框架SAGE，旨在从观测数据中发现复杂网络的控制方程。该框架能够分离并识别社区共享的规律以及个体特有的动态变化。 SAGE采用“库-发现-审查”的迭代机制，自适应补充缺失的动力学项。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测试中，其性能优于基准方法。 该方法是揭示分层动力学机制的新途径。即便在观测不完整的情况下，SAGE也能将社区级的定律迁移应用至无观测的节点，从而拓展了复杂系统研究的边界。

AI 根据报道生成 · 56 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。