BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-10-24T00:00:00Z Learning Dissipative Hamiltonian Dynamics Using Reproducing Kernel Hilbert Spaces and Random Fourier Features 💡 原文英文，约100词，阅读约需1分钟。 📝 内容提要 该研究提出了一种新方法，通过将向量场分解为辛向量场和耗散向量场，从有限且噪声数据集中学习耗散哈密顿动力学，显著提高了预测精度。 🏷️ 标签 kernel 向量场 噪声数据 耗散哈密顿动力学 辛向量场 预测精度 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
