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Interpretable and Efficient Data-Driven Discovery and Control of Distributed Systems
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内容提要
本研究提出了一种基于模型的强化学习框架，解决了偏微分方程控制系统的非线性动态和高维性问题。通过结合稀疏非线性动态识别与控制算法和自编码器，显著提高了流体流动问题的控制效率与可解释性。
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关键要点
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本研究提出了一种基于模型的强化学习框架，旨在解决偏微分方程控制系统的非线性动态和高维性问题。
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该框架结合了稀疏非线性动态识别与控制（SINDy-C）算法和自编码器（AE），实现了PDE状态和动作的降维。
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通过这种方法，显著提高了流体流动问题的控制效率与可解释性。
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