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dynamical-system modelling

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  1. TOOL · CL_218823 ·

    新界限推进了从依赖数据中学习算子的研究

    研究人员为从序列数据中学习算子开发了新的理论界限，特别是在观测数据相互依赖的情况下。这些界限适用于希尔伯特空间中的随机过程，并为线性和非线性算子提供了回归误差保证。该工作旨在推进自适应算子学习和从随机动力系统学习的收敛保证，而无需独立性或混合性假设。