PhySO 开源项目教程

PhySO 开源项目教程

PhySO Physical Symbolic Optimization 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ph/PhySO

1. 项目介绍

PhySO（Physical Symbolic Optimization）是一个用于物理符号优化的开源项目。它通过深度强化学习技术，能够在功能形式的空间中搜索并推导出符合数据点的分析物理定律。PhySO 特别强调物理单位约束和类约束，能够在多个数据集上寻找单一的分析功能形式，每个数据集可能由其独特的拟合参数控制。

PhySO 的核心功能包括：

• 使用深度强化学习进行符号回归，推导出分析物理定律。
• 利用物理单位约束（dimensional analysis）减少搜索空间。
• 支持类约束，适用于多个数据集的单一功能形式搜索。

2. 项目快速启动

安装步骤

首先，建议创建一个 conda 虚拟环境来安装 PhySO：

conda create -n PhySO python=3.8
conda activate PhySO

然后，可以通过 git 克隆 PhySO 仓库：

git clone https://github.com/WassimTenachi/PhySO.git

或者直接下载仓库的 zip 文件。

进入仓库根目录后，安装依赖项：

conda install --file requirements.txt

最后，安装 PhySO 到环境中：

python -m pip install -e .

测试安装

导入测试：

import physo

运行单元测试：

python -m unittest discover -p "*UnitTest.py"

3. 应用案例和最佳实践

符号回归（SR）快速入门

以下是一个简单的符号回归任务示例，展示了如何使用 PhySO 进行符号回归。

设置

导入必要的库：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import torch
import physo
import physo.learn.monitoring as monitoring

固定随机种子以确保可重复性：

seed = 0
np.random.seed(seed)
torch.manual_seed(seed)

创建合成数据集

创建一个简单的合成数据集：

z = np.random.uniform(-10, 10, 50)
v = np.random.uniform(-10, 10, 50)
X = np.stack((z, v), axis=0)
y = 1.234 * 9.807 * z + 1.234 * v**2

运行符号回归

使用 PhySO 进行符号回归：

save_path_training_curves = 'demo_curves.png'
save_path_log = 'demo.log'
run_logger = lambda: monitoring.RunLogger(save_path=save_path_log, do_save=True)
run_visualiser = lambda: monitoring.RunVisualiser(epoch_refresh_rate=1, save_path=save_path_training_curves, do_show=False, do_prints=True, do_save=True)

4. 典型生态项目

PhySO 作为一个物理符号优化工具，可以与其他科学计算和数据分析工具结合使用，例如：

• NumPy：用于数据处理和数值计算。
• Matplotlib：用于数据可视化。
• PyTorch：用于深度学习和强化学习任务。

这些工具的结合使用可以进一步提升 PhySO 在科学研究和工程应用中的表现。

PhySO Physical Symbolic Optimization 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ph/PhySO