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GPSINDy: 数据驱动的运动方程发现
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究使用科学机器学习方法学习动力系统，结合了数据驱动模型、基于物理模型的建模和经验知识。研究关注运算推断方法，构建动力学模型并通过优化问题学习模型算子。数值示例展示了该方法在保持稳定性和发现控制方程和保存能量模型方面的应用。
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关键要点
- 本研究使用科学机器学习方法学习动力系统，结合数据驱动模型、基于物理模型的建模和经验知识。
- 研究主要关注运算推断方法，在已知物理学规律或专家确定的模型结构的先验假设下构建动力学模型。
- 通过适当的优化问题学习模型的算子，提出了稳定的二次模型的推断形式。
- 讨论了局部和全局稳定的参数化。
- 为了避免数值导数并实现对连续系统的学习，利用了微分方程的积分形式。
- 数值示例展示了该方法在保持稳定性和发现控制方程及保存能量模型方面的应用。
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