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基于物理信息的非线性矢量自回归模型用于动力系统预测
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
最近，机器学习技术在解决微分方程方面引起了极大关注。本文提出了一种基于物理知识的科学机器学习方法，用于解决常微分方程。通过明确强制执行微分方程的右侧，提出了基于物理知识的模型。通过评估模型在不同ODE系统上的预测能力，证明了该方法的有效性。
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关键要点
- 机器学习技术在解决微分方程方面引起了极大关注。
- 本文提出了一种基于物理知识的科学机器学习方法，重点解决常微分方程。
- 提出的模型称为基于物理知识的非线性向量自回归模型（piNVAR）。
- 通过强制执行微分方程的右侧，推导出piNVAR模型。
- NVAR和piNVAR共享学习参数，提出了一种增强的训练方法。
- 评估了piNVAR模型在不同ODE系统上的预测能力，包括无阻尼弹簧和Lotka-Volterra模型等。
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