本研究提出了一种新颖的方程发现框架KAN-PISF，结合去噪算法、可解释神经网络和物理信息样条拟合，旨在提高动态系统建模的可解释性。该方法成功识别非线性方程结构，展示了在物理理解与建模中的潜在影响。

KAN/MultKAN Method Based on Physics-Informed Spline Fitting (KAN-PISF) for Discovery of Ordinary/Partial Differential Equations in Nonlinear Dynamic Systems
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