SINDy-PI:一种并行隐式稀疏非线性动力学识别算法

SINDy-PI:一种并行隐式稀疏非线性动力学识别算法

SINDy-PI SINDy-PI: A Robust Algorithm for Parallel Implicit Sparse Identification of Nonlinear Dynamics SINDy-PI 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/si/SINDy-PI

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。

SINDy-PI SINDy-PI: A Robust Algorithm for Parallel Implicit Sparse Identification of Nonlinear Dynamics SINDy-PI 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/si/SINDy-PI

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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