Þakka þér fyrir að heimsækja Nature.com. Útgáfan af vafranum sem þú notar hefur takmarkaðan CSS-stuðning. Til að ná sem bestum árangri mælum við með að þú notir nýrri útgáfu af vafranum þínum (eða slökkvir á samhæfingarstillingu í Internet Explorer). Á meðan, til að tryggja áframhaldandi stuðning, sýnum við síðuna án stíl eða JavaScript.
Ein af efnilegustu notkunum vélanáms í reiknifræði er hraðað lausn hlutafleiðujöfnna (e. partial diffurjafna). Meginmarkmið vélanámsbundinnar hlutafleiðujöfnulausnara er að framleiða lausnir sem eru nógu nákvæmar og hraðar en staðlaðar tölulegar aðferðir til að þjóna sem grunnlínu samanburðar. Við framkvæmum fyrst kerfisbundna yfirferð á vélanámsritum um lausn hlutafleiðujöfnna. Af öllum greinum sem greina frá notkun vélanáms til að leysa fljótandi hlutafleiðujöfnur og fullyrða að þær séu yfirburðarhæfar staðlaðar tölulegar aðferðir, greindum við 79% (60/76) samanborið við veik grunnlínur. Í öðru lagi fundum við vísbendingar um útbreidda skýrslugjöf, sérstaklega í skýrslugjöf um niðurstöður og birtingarhlutdrægni. Við ályktum að rannsóknir á vélanámi á lausn hlutafleiðujöfnna eru of bjartsýnar: veik inntaksgögn geta leitt til of jákvæðra niðurstaðna og skýrslugjöf getur leitt til vanmats á neikvæðum niðurstöðum. Að miklu leyti virðast þessi vandamál vera af völdum þátta sem eru svipaðir og fyrri endurtekningarkreppur: ákvörðunarvald rannsakanda og jákvæð niðurstaða. Við köllum eftir menningarbreytingum frá botni upp til að lágmarka hlutdræga skýrslugjöf og uppbyggingarbreytingum frá toppi niður til að draga úr rangfærðum hvötum til að gera það.
Listi yfir höfunda og greinar sem kerfisbundna úttektin bjó til, sem og flokkun hverrar greinar í handahófskenndu úrtaki, er aðgengilegur almenningi á https://doi.org/10.17605/OSF.IO/GQ5B3 (tilvísun 124).
Kóðann sem þarf til að endurtaka niðurstöðurnar í töflu 2 er að finna á GitHub: https://github.com/nickmcgreivy/WeakBaselinesMLPDE/ (tilvísun 125) og á Code Ocean: https://codeocean.com/capsule/9605539/Tree/ v1 (hlekkur 126) og https://codeocean.com/capsule/0799002/tree/v1 (hlekkur 127).
Randall, D., og Welser, K., Óendurtakanleg kreppa í nútímavísindum: Orsakir, afleiðingar og leiðir til umbóta (Landssamtök vísindamanna, 2018).
Ritchie, S. Vísindaskáldskapur: Hvernig svik, hlutdrægni, þögn og oflæti grafa undan leit að sannleikanum (Vintage, 2020).
Opið vísindalegt samstarf. Mat á endurtekningarhæfni í sálfræði. Science 349, AAAC4716 (2015).
Prinz, F., Schlange, T., og Asadullah, K. Trúið þið því eða ekki: Hversu mikið getum við treyst á birt gögn um hugsanleg lyfjamarkmið? Nat. Rev. „Uppgötvun lyfja.“ 10, 712 (2011).
Begley, KG og Ellis, LM Að hækka staðla í forklínískum krabbameinsrannsóknum. Nature 483, 531–533 (2012).
A. Gelman og E. Loken, Garður klofnandi slóða: Hvers vegna margfaldar samanburðir eru vandamál jafnvel án „veiðiferða“ eða „p-hacks“ og fyrirfram gefnra rannsóknartilgáta, bindi 348, 1–17 (Tölfræðideild, 2013).
Karagiorgi, G., Kasecka, G., Kravitz, S., Nachman, B., og Shi, D. Vélanám í leit að nýjum grundvallaratriðum eðlisfræðinnar. Nat. Doktor í heimspeki í eðlisfræði. 4, 399–412 (2022).
Dara S, Damercherla S, Jadhav SS, Babu CM og Ahsan MJ. Vélanám í lyfjaþróun: yfirlit. Atif. Intel. Ritstj. 55, 1947–1999 (2022).
Mather, AS og Coote, ML. Djúpnám í efnafræði. J.Chemistry. notify. Model. 59, 2545–2559 (2019).
Rajkomar A., Dean J. og Kohan I. Vélanám í læknisfræði. New England Journal of Medicine. 380, 1347–1358 (2019).
Grimmer J, Roberts ME. og Stewart BM. Vélanám í félagsvísindum: agnostisk nálgun. Séra Ann Ball. vísindi. 24, 395–419 (2021).
Jump, J. o.fl. Gerðu mjög nákvæmar spár um próteinbyggingu með því að nota alphafold. Nature 596, 583–589 (2021).
Gundersen, OE, Coakley, K., Kirkpatrick, K., og Gil, Y. Heimildir óendurtakanlegrar notkunar í vélanámi: Yfirlit. Forrit aðgengilegt á https://arxiv.org/abs/2204.07610 (2022).
Scully, D., Snook, J., Wiltschko, A., og Rahimi, A. Bölvun sigurvegarans? Um hraða, framfarir og nákvæmni empirískra sönnunargagna (ICLR, 2018).
Armstrong, TG, Moffat, A., Webber, W., og Zobel, J. Ósamleggjandi úrbætur: bráðabirgðaniðurstöður leitar síðan 1998. 18. ACM ráðstefna um upplýsinga- og þekkingarstjórnun 601–610 (ACM 2009).
Kapoor, S. og Narayanan, A. Leka- og endurtekningarkreppur í vélanámstengdri vísindum. Patterns, 4, 100804 (2023).
Kapoor S. o.fl. Reform: vísindalegar skýrslugerðarstaðlar byggðir á vélanámi. Forútgáfa aðgengileg á https://arxiv.org/abs/2308.07832 (2023).
DeMasi, O., Cording, C., og Recht, B. Merkingarlausar samanburðir geta leitt til falskrar bjartsýni í vélanámi í læknisfræði. PloS ONE 12, e0184604 (2017).
Roberts, M., o.fl. Algengar gryfjur og bestu starfshættir við notkun vélanáms til að greina og spá fyrir um COVID-19 út frá röntgenmyndum af brjóstholi og tölvusneiðmyndatöku. Nat. Max. Intel. 3, 199–217 (2021).
Winantz L. o.fl. Spálíkön fyrir greiningu og horfur COVID-19: kerfisbundin endurskoðun og gagnrýnin mat. BMJ 369, m1328 (2020).
Whalen S., Schreiber J., Noble WS og Pollard KS Að sigrast á gildrum þess að nota vélanám í erfðafræði. Nat. Pastor Ginette. 23, 169–181 (2022).
Atris N. o.fl. Bestu starfshættir fyrir vélanám í efnafræði. Nat. Chemical. 13, 505–508 (2021).
Brunton SL og Kutz JN. Efnilegar leiðbeiningar fyrir vélanám á hlutdeildarjöfnum. Nat. calculate. science. 4, 483–494 (2024).
Vinuesa, R. og Brunton, SL Að bæta reiknifræðilega vökvaaflfræði með vélanámi. Nat. calculate. science. 2, 358–366 (2022).
Comeau, S. o.fl. Vísindalegt vélanám með líkamlega upplýstum tauganetum: Hvar við erum stödd núna og hvað er næst. J. Science. calculate. 92, 88 (2022).
Duraisamy, K., Yaccarino, G., og Xiao, H. Ókyrrðarlíkön á gagnaöldinni. Endurskoðuð útgáfa af Ann. 51, 357–377 (2019).
Durran, DR Tölulegar aðferðir til að leysa bylgjujöfnur í jarðeðlisfræðilegri vatnsfræði, bindi 32 (Springer, 2013).
Mishra, S. Vélanámsrammi til að flýta fyrir gagnadrifinni útreikningi á mismunajöfnum. stærðfræði. verkfræðingur. https://doi.org/10.3934/Mine.2018.1.118 (2018).
Kochikov D. o.fl. Vélanám – hröðun reiknifræðilegrar vökvaaflfræði. Ferli. Þjóðakademían í vísindum. Vísindi. US 118, e2101784118 (2021).
Kadapa, K. Vélanám fyrir tölvunarfræði og verkfræði – stutt kynning og nokkur lykilatriði. Forrit aðgengilegt á https://arxiv.org/abs/2112.12054 (2021).
Ross, A., Li, Z., Perezhogin, P., Fernandez-Granda, C., og Zanna, L. Samanburðargreining á vélanámi í undirnetsútreikningum hafsins í hugsjónarlíkönum. J.Adv. Model. Earth system. 15. e2022MS003258 (2023).
Lippe, P., Wieling, B., Perdikaris, P., Turner, R., og Brandstetter, J. PDE fínstilling: að ná nákvæmum löngum útdrætti með tauga PDE leysara. 37. ráðstefna um taugaupplýsingavinnslukerfi (NeurIPS 2023).
Frachas, PR o.fl. Reiknirit fyrir afturvirka útbreiðslu og útreikningur á forða í endurteknum tauganetum til að spá fyrir um flókna rúmfræðilega og tímabundna virkni. tauganet. 126, 191–217 (2020).
Raissi, M., Perdikaris, P. og Karniadakis, GE Eðlisfræði, tölvunarfræði, tauganet: djúpnámsrammi til að leysa framvirk og öfug vandamál sem fela í sér ólínulegar hlutajöfnur. J. Computer. physics. 378, 686–707 (2019).
Grossmann, TG, Komorowska, UJ, Lutz, J., og Schönlieb, K.-B. Geta eðlisfræðilega byggð taugakerfi skilað betri árangri en aðferðir endanlegra þátta? IMA J. Applications. mathematics. 89, 143–174 (2024).
de la Mata, FF, Gijon, A., Molina-Solana, M., og Gómez-Romero, J. Eðlisfræðileg taugakerfi fyrir gagnadrifna líkanagerð: kostir, takmarkanir og tækifæri. physics. A 610, 128415 (2023).
Zhuang, P.-Y. & Barba, LA Raunvísindaleg skýrsla um eðlisfræðilega byggð tauganet í vökvalíkönum: gildrur og vonbrigði. Forútgáfa fáanleg á https://arxiv.org/abs/2205.14249 (2022).
Zhuang, P.-Y. og Barba, LA Spár um takmarkanir líkamlega upplýstra taugakerfa á myndun hvirfils. Forrit aðgengilegt á https://arxiv.org/abs/2306.00230 (2023).
Wang, S., Yu, H., og Perdikaris, P. Hvenær og hvers vegna pinnar ná ekki þjálfun: Sjónarhorn á taugakjarna. J. Computer. physics. 449, 110768 (2022).
Krishnapriyan, A., Gholami, A., Zhe, S., Kirby, R., og Mahoney, MW Einkenni mögulegra bilunarhátta í taugakerfum með efnislegum upplýsingum. 35. ráðstefna um taugakerfi fyrir upplýsingavinnslu, 34. bindi, 26548–26560 (NeurIPS 2021).
Basir, S. og Senokak, I. Gagnrýnin rannsókn á bilunarháttum í eðlisfræðilegum taugakerfum. Í AiAA SCITECH 2022 Forum 2353 (ARK, 2022).
Karnakov P., Litvinov S. og Koumoutsakos P. Að leysa eðlisfræðileg öfug vandamál með því að hámarka stakræn tap: hröð og nákvæm nám án taugakerfa. ferli. Þjóðakademían í vísindum. vísindi. Nexus 3, pgae005 (2024).
Gundersen OE Grunnreglur endurtekningarhæfni. Phil.cross. R. Shuker. A 379, 20200210 (2021).
Aromataris E og Pearson A. Kerfisbundnar yfirlitsgreinar: yfirlit. Já. J. Hjúkrun 114, 53–58 (2014).
Magiera, J., Ray, D., Hesthaven, JS, og Rohde, K. Tauganet sem eru meðvituð um skorður fyrir Riemann-vandamálið. J. Computer. physics. 409, 109345 (2020).
Bezgin DA, Schmidt SJ og Adams NA Gagnastýrð, eðlisfræðilega upplýst rafrás með endanlegu rúmmáli fyrir óhefðbundin lækkað spennuáföll. J. Computer. physics. 437, 110324 (2021).
Birtingartími: 29. september 2024