数据驱动的多尺度随机动态系统有效建模
原文中文,约400字,阅读约需1分钟。发表于: 。本研究针对未知的多尺度随机动态系统中的慢变量动态建模方法。我们提出了一种基于观测数据的生成性随机模型,能够准确捕捉慢变量的有效动态,并通过一系列数值实例展示其有效性和优势。该方法为多尺度系统的建模提供了新的视角和工具。
本文介绍了一种用于学习未知非自治随机动力系统的数值方法。该方法基于已知的激励信号和系统响应数据,能够生成准确的预测模型,并展示了在长期系统预测方面的性能。
本研究针对未知的多尺度随机动态系统中的慢变量动态建模方法。我们提出了一种基于观测数据的生成性随机模型,能够准确捕捉慢变量的有效动态,并通过一系列数值实例展示其有效性和优势。该方法为多尺度系统的建模提供了新的视角和工具。
本文介绍了一种用于学习未知非自治随机动力系统的数值方法。该方法基于已知的激励信号和系统响应数据,能够生成准确的预测模型,并展示了在长期系统预测方面的性能。