（上圖）EqGPT 自主編寫偏微分方程的過程

嶺南大學學者領導的國際團隊，提出智能化偏微分方程挖掘演算法 EqGPT，實現人工智能自主發現和編寫新方程。研究成果已刊於《自然 － 通訊》，題為：Generative discovery of partial differential equations by learning from math handbooks。

論文：

• https://www.nature.com/articles/s41467-025-65114-2

研究背景

偏微分方程，常用於描述自然界的複雜動態，例如海浪起伏、油氣運移等，而這類方程一直依賴科學家的手動推導，傳統 AI 即使能總結規律，也無法在數學層面生成新的方程。

研究成果

嶺南高等研究院院士張東曉教授及寧波東方理工大學領銜的國際團隊，研發了智能化偏微分方程挖掘演算法 EqGPT。

張東曉教授

它在參數儲備方面，實現了知識與數據的雙輪驅動：融合了數學文獻中的 221 種方程結構，以及真實的觀測數據，從而具備扎實的理論基礎，並緊貼實際應用場景。在方程生成方面，它將運算子、物理項編碼，從而把方程轉化為 AI 可學習的句子，有效解決傳統演算法難以處理複雜方程結構的問題。

它可提前過濾物理邏輯上不成立的無效表達，從而把搜索方向聚焦於有實際意義的候選方程，大幅提升運算效率。整體而言，EqGPT 通過「生成 － 評估 － 微調」的迴圈流程，能夠快速得出既符合數學邏輯、又匹配實際數據的最優方程，具備了自主創造方程的能力。

經多領域的嚴格測試，EqGPT 演算法的實用性得到充分驗證，在複雜場景中表現突出，具備了解決實際科學問題的巨大潛力。

研究團隊

論文第一作者是寧波東方理工大學的 Hao Xu，共同通訊作者是寧波東方理工大學的陳雲天博士、嶺南高等研究院的張東曉教授。其他團隊成員來自清華大學、中國海洋大學、曼徹斯特大學、北京大學、牛津大學、帝國理工大學等。

來源：嶺南大學

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