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Recherche · Fortgeschritten

Verifiziert

Automatisierte Verifizierung

- Alle automatisierten Prüfungen bestanden: Schema, Eindeutigkeit, HTTPS und erreichbarer Quelllink, Prompt-Injection- und Sicherheitsscan, Regel zum Freigabeschritt.
- Entwurfsmodell nicht erfasst.
- Prüfung durch ein zweites Modell: x-ai/grok-4.3 (keine kritischen oder schwerwiegenden Befunde).
- Deutsche Übersetzung: google/gemini-4-argon, geprüft von openai/gpt-5.5.
- Verifiziert am 2026-10-17.
- Nur automatisierte Prüfungen und KI-Review, keine menschliche Prüfung.[So funktioniert die Verifizierung](/de/usecases/verification/)

# Ausführungsprogramm zur Entdeckung wissenschaftlicher Gleichungen

Suchen Sie nach symbolischen Formeln, die zu experimentellen wissenschaftlichen Datensätzen passen

[Mit BotBento nutzen ](https://app.botbento.com/?ref=usecases&utm_source=botbento.com&utm_medium=usecases&utm_campaign=scientific-equation-discovery-runner)Prompt kopierenTeilen[Markdown](/text/de/usecases/scientific-equation-discovery-runner/index.md)[English](/usecases/scientific-equation-discovery-runner/)

Öffnet BotBento. Fügen Sie den Prompt in einen Bot ein; nichts ist vorkonfiguriert.

- Wenn Sie fragenDatensatz und Domänenspezifikation einreichen
- DanachGleichungssuchschleife ausführen
- ErgebnisKandidatenformeln exportieren

Automatisieren Sie Workflows für symbolische Regression, indem Sie experimentelle Tabellendaten übernehmen, Kandidaten für mathematische Programmgerüste generieren und freie Parameter gegen Zielvariablen optimieren. Verfolgen Sie Suchiterationen, vergleichen Sie Validierungsfehlermetriken über hypothetische Gleichungen hinweg und stellen Sie die leistungsstärksten Kandidatenformeln in Forschungszusammenfassungen zusammen.

## Prompt zum Einstieg

BotBentoEmpfohlen

```
Wenn du einen Zieldatensatz und Domänenspezifikationen erhältst, prüfe die Eingabespalten und konfiguriere das Suchskript. Führe die Pipeline zur Regressionsentdeckung im Terminal aus und überwache dabei die Optimierungsschritte sowie den Konvergenzverlust. Protokolliere Kandidaten-Gleichungsgerüste und ihre angepassten Koeffizienten in einer Notiz. Bitte immer um die Bestätigung des Nutzers, bevor du temporäre Ausführungsartefakte löschst, laufende Prozesse beendest oder bestehende Gleichungsdateien überschreibst.
```

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## Verwendete Tools

TerminalTabellenkalkulationNotizen

## Funktioniert mit

BotBento

## Tags

- symbolic-regression
- scientific-computing
- data-analysis
- python

## Quelle

[LLM-SR: \[ICLR 2025 Oral\] This is the official repo for the paper "LLM-SR" on Scientific Equation Discovery and Symbolic Regression with Larg](https://github.com/deep-symbolic-mathematics/LLM-SR)
GitHub · geprüft 2026-10-16

In eigenen Worten zusammengefasst. Beschriebene Ergebnisse stammen von den Autoren und wurden nicht von BotBento gemessen.

KI-gestützte Übersetzung der englischen Version, geprüft von einem automatisierten Reviewer-Modell. Maßgeblich ist der englische Text.

Von BotBento Editorial · Hinzugefügt 2026-10-16 · Aktualisiert 2026-10-16 · [Korrektur vorschlagen](/contact/)

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