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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