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यह शोधपत्र वैज्ञानिक अनुसंधान में एक महत्वपूर्ण कार्य, प्रतीकात्मक समाश्रयण की सटीकता और दक्षता संबंधी चुनौतियों का समाधान करने के लिए समानांतर प्रतीकात्मक गणना (PSE) एल्गोरिथम का प्रस्ताव करता है। जहाँ मौजूदा एल्गोरिथम जटिल समस्याओं को हल करते समय सटीकता और दक्षता में सीमाएँ दर्शाते हैं, वहीं PSE सीमित आँकड़ों से सामान्य गणितीय व्यंजकों को कुशलतापूर्वक निकालता है। 200 से अधिक संश्लेषित और प्रायोगिक समस्या समूहों पर किए गए प्रायोगिक परिणाम दर्शाते हैं कि PSE सर्वोत्तम प्रदर्शन करने वाले मौजूदा एल्गोरिथम की तुलना में सटीकता में 99% तक उल्लेखनीय सुधार करता है और निष्पादन समय को 10 गुना कम करता है। यह सटीक और कुशल आँकड़ा-संचालित प्रतीकात्मक व्याख्या मॉडल (जैसे, अंतर्निहित भौतिक नियम) की खोज और प्रतीकात्मक अधिगम की मापनीयता में योगदान देता है।
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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हम एक नया एल्गोरिदम, PSE प्रस्तुत करते हैं, जो प्रतीकात्मक प्रतिगमन की सटीकता और दक्षता में महत्वपूर्ण सुधार करता है।
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विभिन्न क्षेत्रों में वैज्ञानिक जांच के लिए प्रतीकात्मक प्रतिगमन के अनुप्रयोग में तेजी लाना।
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डेटा-संचालित प्रतीक व्याख्या मॉडल की खोज करना और प्रतीक सीखने की मापनीयता में सुधार करना।
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सिंथेटिक और प्रायोगिक डेटा के माध्यम से पीएसई के बेहतर प्रदर्शन का सत्यापन।
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Limitations:
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पेपर में प्रस्तुत 200 से अधिक समस्या समूहों की विशिष्ट विषय-वस्तु और विशेषताओं के विस्तृत विवरण का अभाव।
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पीएसई एल्गोरिथम के सामान्यीकरण प्रदर्शन और विभिन्न डेटा प्रकारों पर इसकी प्रयोज्यता पर आगे अनुसंधान की आवश्यकता है।
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बहुत बड़े डेटासेटों के लिए PSE की मापनीयता का आगे मूल्यांकन आवश्यक है।
