物理学是一个科学领域，传统上使用科学方法来回答自然现象为什么会发生的问题，并建立可测试的模型来解释这些现象。几个世纪以来，发现不变、稳健和因果的方程、定律和原理一直是物理科学的基础。这些发现来自于对世界的观察，并在可能的情况下对所研究的系统进行干预。随着大数据和数据驱动方法的出现，因果和方程发现领域在计算机科学、物理学、统计学、哲学和许多应用领域得到了发展和加速。本文回顾了物理学领域中因果和方程发现的概念、方法和相关工作，并概述了最重要的挑战和有前景的未来研究方向。我们还为数据驱动的因果关系和方程发现提供了分类法，指出了联系，并展示了地球和气候科学、流体动力学和力学以及神经科学的全面案例研究。这篇综述表明，通过观察自然现象发现基本规律和因果关系，随着对观测数据和模拟的有效利用、现代机器学习算法以及与领域知识的结合，发生了革命性的变化。激动人心的时代即将到来，我们将面临许多挑战和机遇，以提高对复杂系统的理解。（DOI：10.1016/j.physrep.2023.10.005）

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