arXiv 论文提出符号密度估计框架，用深度生成模型结合符号回归
原文标题：Symbolic Density Estimators for Unnormalized Distributions
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该论文提出一个从观测样本中估计未归一化分布符号表达式的框架，将深度生成模型（流模型、基于分数的模型）与符号回归结合，并引入因子分解等归纳偏置。在 XY 模型与 φ⁴ 理论格点实验中，该方法能直接从样本估计重整化问题中不同尺度的哈密顿量紧凑符号近似。
- 问题
- 如何从观测样本估计未归一化分布的符号表达式。
- 方法
- 深度生成模型（流模型、分数模型）结合符号回归，引入因子分解等归纳偏置。
- 结果
- 在 XY 模型与 φ⁴ 理论格点上得到紧凑符号近似
- 影响
- 让物理等领域的密度估计从黑箱走向可解释符号形式，便于推导与泛化。
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