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这篇论文提出了一种新的框架，旨在将[[科尔莫哥洛夫-阿诺德网络]]（[[Kolmogorov-Arnold Networks]], [[KANs]]）与科学研究无缝结合。主要内容可以概括如下：
# '''引言'''：
#* 介绍了[[人工智能]]与[[科学研究]]结合的新兴领域，指出了当前人工智能主要基于[[连接主义]]，而科学研究依赖于[[符号主义]]，两者之间存在不兼容性。提出了KANs在科学发现中的三个应用方面：识别相关特征、揭示模块化结构和发现符号公式。
# '''MultKAN：扩展KANs'''：
#* 提出了一个新的模型[[MultKAN]]，通过引入乘法节点来明确包含乘法操作，从而增强了KANs的解释性和容量。
# '''科学到KANs'''：
#* 探讨了如何将科学领域的知识整合到KANs中，包括重要特征、模块化结构和符号公式。
# '''KANs到科学'''：
#* 讨论了如何从KANs中提取科学知识，包括识别重要特征、模块化结构和符号公式。
# '''应用'''：
#* 展示了KANs在发现[[物理定律]]、如守恒量、[[拉格朗日量]]、对称性和[[本构定律]]等方面的能力。
# '''相关工作'''：
#* 讨论了KANs与其他[[神经网络]]的比较，以及它们在不同领域的应用。
# '''讨论'''：
#* 讨论了KANs在可解释性和学习性之间的平衡，以及提高效率和可解释性的方法。
# '''未来工作'''：
#* 提出了将KANs框架应用于更大规模问题和其他科学学科的可能性。