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实体 Guglielmo Padula

Guglielmo Padula

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  1. RESEARCH · CL_86588 ·

    新的高斯过程框架增强动力系统预测能力

    研究人员开发了一种将高斯过程与二次模型降阶相结合的复杂动力系统预测新框架。该方法旨在提高准确性、数值稳定性和不确定性量化，而这些往往是现有方法面临的挑战。所提出的模型结合了高斯过程常微分方程、二次降阶和球体投影，以在保持稳定性的同时有效地学习潜在动力学。数值实验表明，该框架在准确性和计算效率方面优于扩展动态模式分解等方法。