Asymptotics-guided learning and symbolic regression for dispersive resonances
यह शोध पत्र एक हाइब्रिड दृष्टिकोण प्रस्तावित करता है जो प्रतीकात्मक प्रतिगमन (सिंबॉलिक रिग्रेशन) के माध्यम से अवशिष्ट सुधारों (रेसिड्यूअल करेक्शन्स) को सीखने के लिए एक व्याख्यात्मक फीचर स्पेस को परिभाषित करने हेतु एसिम्प्टोटिक विश्लेषण का लाभ उठाता है, जिससे एकल रेज़ोनेटर और डाइमर दोनों के लिए डिस्पर्सिव मीडिया में रेजोनेंस भविष्यवाणियों की सटीकता में महत्वपूर्ण सुधार होता है।