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English(EN) Dynamics-aware identification of governing equations from sparse and noisy data

新方法利用Koopman动力学增强从噪声数据中发现方程的能力

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了一种动力学感知的识别方法，用于从稀疏和噪声数据中识别控制方程，该方法建立在稀疏非线性动力学识别（SINDy）和PDE函数识别（PDE-FIND）等技术的基础上。新方法利用基于Koopman的升采样方法，包括动态模式分解（DMD）及其变体，在导数估计和稀疏回归之前对数据进行插值和去噪。此预处理步骤旨在提高导数估计的准确性，而导数估计通常在稀疏和噪声测量下不可靠。该方法在几个ODE和PDE系统上进行了测试，表明基于Koopman的升采样，特别是ODE的多项式EDMD，比传统的插值技术提供了性能提升。 AI

影响 增强了从实验数据中发现基本物理定律的能力，有望加速科学研究。

排序理由 该集群包含一篇详细介绍新科学发现方法的论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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新方法利用Koopman动力学增强从噪声数据中发现方程的能力

报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Pongpisit Thanasutives, Yoshinobu Kawahara ·

    从稀疏且含噪声的数据中识别动力学感知控制方程

    arXiv:2607.29036v1 Announce Type: new Abstract: Sparse identification of nonlinear dynamics (SINDy) and PDE functional identification (PDE-FIND) recover parsimonious ordinary and partial differential equations (ODEs and PDEs) from data. However, sparse and noisy temporal measurem…

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