基于核平方和的动态系统数据适应核学习：一种全局优化方法

本文介绍了一种结构保持的核岭回归方法，可以从噪声观测数据集中恢复高维和非线性的哈密顿函数。该方法提供了闭式解，数值性能优于其他技术。还扩展了核回归方法，证明了微分再生性质和Representer定理，并分析了核估计量与高斯后验均值估计量之间的关系。通过误差分析和数值实验验证了该方法的良好性能。