SINDy-PI:一种并行隐式稀疏非线性动力学识别算法
1. 项目基础介绍
SINDy-PI 是一个用于并行隐式稀疏识别非线性动力学的稳健算法,它能够有效地发现隐式动力系统中的非线性关系。该项目主要使用 MATLAB 编程语言开发,旨在解决传统方法在处理强耦合动态和隐式行为时遇到的挑战。
2. 项目核心功能
SINDy-PI 的核心功能包括:
- 并行优化:算法能够并行处理优化问题,提高计算效率。
- 隐式系统识别:它能够正确识别包含隐式行为的动态系统,如 Belousov–Zhabotinsky (BZ) 反应和 Korteweg–de Vries (KdV) 方程。
- 稀疏性:算法采用稀疏识别技术,能够从数据中识别出最重要的动态成分。
- 鲁棒性:SINDy-PI 对噪声和初始条件的变化具有较强的鲁棒性。
3. 项目最近更新的功能
最近更新的功能主要包括:
- 改进的算法实现:对算法进行了优化,提高了识别的准确性和效率。
- 新增案例:增加了新的示例,如带有 rational 项的 KdV 方程和酵母糖酵解过程,以展示算法的广泛应用能力。
- 性能优化:对 MATLAB 代码进行了性能优化,减少了计算时间。
- 文档更新:更新了项目的文档,包括安装指南、使用说明和案例研究,使项目更容易上手和使用。
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考