【亲测免费】 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

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。