本文介绍了作者在Mathmu项目中利用遗传编程实现符号回归的工作。遗传编程借鉴生物进化原理，通过变异、交配和选择来优化程序。符号回归是一种不同于传统数值回归的方法，尤其适用于复杂问题或研究不足的领域。在Mathmu这个旨在开发中国版Mathematica的项目中，遗传编程被用来自动发现数据中的模式和规律。
本学期加入了数学代数系统Mathumu协会的内核开发部。
Mathmu这个项目，简单地说，就是开发清华人（中国人）自己的Mathematica。
以Mathematica为目标可能显得有些不自量力。达到甚至超越Mathematica不可能是我们这几十个学生在段时间内就能够做到的，但谁知道呢？Linus Torvalds当初(1991)写Linux的时候难道也预计到如今Linux得到如此广泛的应用吗？
我加入协会的第一项工作，结合了我自己的兴趣和项目的愿景，是为Mathmu开发一个基于遗传编程(Genetic Programming)的符号回归(Symbolic Regression)模块。
这里有两个各位可能觉得陌生的术语：遗传编程和符号回归。
遗传编程，简而言之，就是让计算机程序，像生物一样，变异、交配、繁殖，最终演化成符合特定的需求的程序。
Wikiepedia是这样介绍的：“In artificial intelligence, genetic programming (GP) is an evolutionary algorithm-based methodology inspired by
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