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北航Nature子刊论文阅读：BILLIE非线性物理系统控制方程的双层识别

北京航空航天大学团队在《Nature Computational Science》发表的BILLIE框架，提出了一种基于强化学习的双层优化架构，实现了从复杂数据中自主识别非线性物理系统控制方程的技术突破。该框架通过分层优化策略，结合递归神经网络与自验证机制，有效解决了传统方法在噪声干扰、稀疏数据和小系数项识别中的局限性。研究团队在Navier-Stokes方程、三体系统等经典场景验证了其优越性能。更引人注目的是，BILLIE首次从单细胞测序数据中自动推导出RNA/蛋白质速度方程，为工程领域高维非线性系统建模（如湍流燃烧、多体动力学）提供了全新工具。该框架的强化学习优化流程与弱特征提取能力...