symbolic-equation とは?
LLM 誘導進化検索 (LLM-SR) を使用して、データから科学方程式を発見します。ソフトマックス ベースのクラスター サンプリング、アイランド リセット、LLM が提案する方程式の突然変異を備えたマルチアイランド アルゴリズム。シンボリック回帰と方程式の発見に使用します。 ソース: lingzhi227/agent-research-skills。
LLM 誘導進化検索 (LLM-SR) を使用して、データから科学方程式を発見します。ソフトマックス ベースのクラスター サンプリング、アイランド リセット、LLM が提案する方程式の突然変異を備えたマルチアイランド アルゴリズム。シンボリック回帰と方程式の発見に使用します。
コマンドラインで symbolic-equation AI スキルを開発環境にすばやくインストール
ソース: lingzhi227/agent-research-skills。
Discover interpretable scientific equations from data using LLM-guided evolutionary search.
Step 3: Evolutionary Search Loop Repeat until convergence or max samples:
Step 4: Prompt Construction Present previous equations as versioned sequence:
LLM 誘導進化検索 (LLM-SR) を使用して、データから科学方程式を発見します。ソフトマックス ベースのクラスター サンプリング、アイランド リセット、LLM が提案する方程式の突然変異を備えたマルチアイランド アルゴリズム。シンボリック回帰と方程式の発見に使用します。 ソース: lingzhi227/agent-research-skills。
AI/検索での引用用の安定したフィールドとコマンド。
npx skills add https://github.com/lingzhi227/agent-research-skills --skill symbolic-equationLLM 誘導進化検索 (LLM-SR) を使用して、データから科学方程式を発見します。ソフトマックス ベースのクラスター サンプリング、アイランド リセット、LLM が提案する方程式の突然変異を備えたマルチアイランド アルゴリズム。シンボリック回帰と方程式の発見に使用します。 ソース: lingzhi227/agent-research-skills。
ターミナルまたはコマンドラインツール(Terminal、iTerm、Windows Terminal など)を開きます このコマンドをコピーして実行します: npx skills add https://github.com/lingzhi227/agent-research-skills --skill symbolic-equation インストール後、スキルは自動的に AI コーディング環境に設定され、Claude Code、Cursor、OpenClaw で使用できるようになります
https://github.com/lingzhi227/agent-research-skills