SINDy-PI 使用手册

SINDy-PI 使用手册

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/si/SINDy-PI

项目概述

SINDy-PI（Sparse Identification of Nonlinear Dynamics - Parallel Implicit）是用于从数据中鲁棒地识别非线性动力学系统的强大算法。该仓库托管在GitHub上，地址为：https://github.com/dynamicslab/SINDy-PI。它专注于提升对含噪声数据的处理能力，尤其适用于发现隐式动态和有理非线性关系。

1. 目录结构及介绍

SINDy-PI项目采用了典型的MATLAB项目组织结构，其主要组成部分包括：

• Comparison: 包含了不同噪声水平下SINDy-PI与其它方法（如implicit-SINDy）的比较数据集。
  • NoiseSenstivity: 子目录，专门用于噪音敏感度分析，其中的“Michaelis-Menten kinetics”进一步细分为数据文件夹。
• ConstrainedFormulation, DoublePendulum, Implicit-PDE, 等: 这些目录分别对应不同的案例研究或功能实现，提供了算法应用实例或特定物理模型的实现。
• LICENSE: 许可证文件，明确该项目遵循MIT许可协议。
• README.md: 主要的项目说明文件，包含了项目简介、安装指南以及重要特性说明。
• SINDy-PI: 可能包含核心算法的主脚本或者函数库。

2. 启动文件介绍

虽然具体的启动文件路径未直接提及，通常在一个MATLAB项目中，启动操作可能通过以下方式执行：

• Main Script: 假设存在一个入口点脚本，命名可能类似于 main.m 或 runSINDyPI.m。这个脚本初始化环境，加载数据，并调用SINDy-PI算法进行模型识别。
• Examples or Demos: 在Example或类似的子目录下，可能会有示例脚本，它们演示如何使用SINDy-PI来处理特定的数据集或模拟场景。

由于没有详细列出具体启动文件，推荐查看README.md文件来寻找启动项目的正确步骤或示例脚本。

3. 配置文件介绍

配置文件通常涉及设置算法参数、数据路径等。在SINDy-PI项目中，这些配置细节可能内嵌于MATLAB函数或脚本中，也可能以.m文件形式单独存放，例如，一个名为config.m的文件用于集中管理这些设置。配置项可能涵盖：

• 数据文件的位置。
• 算法参数，如正则化系数、优化器的选择等。
• 是否启用并行计算的标志。
• 鲁棒性相关的参数设置，用于处理不同级别的噪音。

然而，实际的配置文件名和位置需参考项目中的README.md或相关文档以获得确切信息。

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请注意，以上信息基于常规开源软件的结构和命名约定推断而来，具体细节应参照项目提供的官方文档和README.md文件进行确认。

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