Data-Driven Science and Engineering —— Machine Learning, Dynamical Systems, and Control

最新推荐文章于 2024-10-29 19:43:09 发布
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AI人工智能深度学习算法：在流体动力学中的应用
AI天才研究院
07-16 1815
solution总结（Summary）：深度学习在流体动力学中的应用已经显示出巨大的潜力，为传统的流体动力学研究和工程应用带来了新的视角和工具。通过本次分析，我们可以得出以下几点结论：多样化应用：深度学习在流体模拟、参数估计、流场重建、湍流建模和流体控制等多个方面都有成功的应用。让我们继续总结和展望深度学习在流体动力学中的应用。总结（Summary）：计算效率提升：相比传统的数值模拟方法，深度学习模型在预测阶段能够显著提高计算效率，使得实时流场预测和快速设计优化成为可能。
自学脚手架——“Data-Driven Science and Engineering” by steven L. brunton（Chapter 4.0 - 4.7）
qq_32515081的博客
05-10 1245
文章目录4.1 Classic Curve Fitting 4.1 Classic Curve Fitting 在优化问题的方法中，有一个常用的Levenberg–Marquardt algorithm，和 这种方法在matlab的Curve Fitting Tool中的Custom Equation使用： matlab的fit函数的算法中也包含了这种算法： Algorithm to use for the fitting procedure, specified as t
国外经典计算机以及相关领域电子书，下载地址
tainyiliusha的专栏
08-27 4046
Meta-Lists 25 Free Computer Science Ebooks Book Training - On Video Cheat Sheets (Free) CodePlex List of Free E-Books Free Tech Books Galileo Computing (German) How to Design Programs: An
自学脚手架——“Data-Driven Science and Engineering” by steven L. brunton（Chapter 1.1 - 1.8）
qq_32515081的博客
04-19 2040
A=imread('F:\BaiduSyncdisk\desktop\图片1.png'); X=double(rgb2gray(A)); % Convert RBG->gray, 256 bit->double. nx = size(X,1); ny = size(X,2); imagesc(X), axis off, colormap gray %% [U,S,V] = svd(X); %% %5,20,100 for r=[5 20] % Truncation value .
数据驱动的科学和工程：机器学习、动态系统和控制（Matlab代码实现）
weixin_67304359的博客
10-13 669
数据驱动的发现正在彻底改变复杂系统的建模、预测和控制。这本教科书将机器学习、工程数学和数学物理结合在一起，将动态系统的建模和控制与数据科学中的现代方法相结合。它突出了科学计算领域的许多最新进展，这些进展使数据驱动的方法能够应用于各种复杂的系统，如湍流、大脑、气候、流行病学、金融、机器人和自主性。本书针对工程和物理科学领域的高年级本科生和研究生，介绍了一系列从入门到最新技术的主题和方法。奇异值分解（SVD）奇异值分解（SVD）是最重要的矩阵分解之一计算时代的分解，为几乎所有这本书中的数据方法。
自学脚手架——“Data-Driven Science and Engineering” by steven L. brunton（Chapter 5.0 - 5.4）
qq_32515081的博客
05-20 673
文章目录5.1 Feature Selection and Data Mining 5.1 Feature Selection and Data Mining
《Data-Drive Science and Engineering》—— Chapter2中文(1)——序言+傅里叶级数
Aime5211的博客
04-26 2835
傅里叶级数讲解与运用实例讲解
数据科学：Data-Driven Science and Engineering 的PDF文档
xiajia666的博客
04-27 339
数据科学：“Data-Driven Science and Engineering：Machine Learning"的PDF文档
【论文翻译】Machine learning: Trends, perspectives, and prospects
风信子的博客
08-27 1371
论文题目：Machine learning: Trends, perspectives, and prospects 论文来源：Machine learning: Trends, perspectives, and prospects_2015_Science 翻译人：BDML@CQUT实验室** Machine learning:Trends,perspectives, and prospects M. I. Jordan1* and T. M. Mitchell2* Abstract Machine l
【论文翻译】Machine learning: Trends,perspectives, and prospects
风信子的博客
07-31 905
论文题目：Machine learning: Trends,perspectives, and prospects 论文来源:Machine learning: Trends,perspectives, and prospects_2015_Science 翻译人：BDML@CQUT实验室 Machine learning: Trends,perspectives, and prospects M. I. Jordan1* and T. M. Mitchell2* 机器学习：趋势、观点、前景 M. I. J
[论文翻译] Machine learning:Trends, perspectives, and prospects
风信子的博客
08-05 874
论文题目：Machine learning: Trends, perspectives, and prospects 论文来源：Machine learning: Trends, perspectives, and prospects_2015_Science 翻译人：BDML@CQUT实验室 [论文翻译] Machine learning:Trends, perspectives, and prospects Machine learning:Trends,perspectives, and prospe
自学脚手架——“Data-Driven Science and Engineering” by steven L. brunton（三）
qq_32515081的博客
05-09 544
文章目录3.2 Compressed Sensing3.6 Sparse Representation 3.2 Compressed Sensing Compressed Sensing翻译过来为压缩感知，Terrance Tao（陶哲轩）和Emmanuel Candes其原本为了： Interestingly, the incredibly important collaboration between Emmanuel Candès and Terrance Tao began with them
探索数据科学与工程的新境界：Data_Driven_Science_MATLAB_Demos
gitblog_00091的博客
05-31 411
探索数据科学与工程的新境界：Data_Driven_Science_MATLAB_Demos 1、项目介绍 Data_Driven_Science_MATLAB_Demos 是一本名为《数据驱动的科学与工程：机器学习、动态系统和控制》的配套代码库。由S. L. Brunton和J. N. Kutz合著，这本教材致力于将现代数据分析方法应用于解决实际问题。这个项目提供了MATLAB实现的演示代码，帮...
【免费下载】 数据驱动科学与工程 第二版 PDF 下载
最新发布
gitblog_06678的博客
10-29 755
数据驱动科学与工程 第二版 PDF 下载 【下载地址】数据驱动科学与工程第二版PDF下载分享 数据驱动科学与工程 第二版 PDF 下载 项目地址: https://gitcode.com/Open-source-documenta...
自学脚手架——“Data-Driven Science and Engineering” by steven L. brunton（二）
qq_32515081的博客
05-02 838
文章目录 在P63的段落中有一段代码 for kappa=1:length(df)-1 dfFD(kappa)=(f(kappa+1)-f(kappa))/dx; end dfFD(end+1) = dfFD(end); %% Derivative using FFT (spectral derivative) fhat = fft(f); kappa = (2pi/L)[-n/2:n/2-1]; **kappa = fftshift(kappa); % Re-order fft frequencies
随机奇异值分解（Randomized SVD, rSVD）
颹蕭蕭
12-18 8567
奇异值分解的随机化方法
DATA-DRIVEN LEARNING OF NON-AUTONOMOUS SYSTEMS
08-06
Data-driven learning of non-autonomous systems是指一种依赖大量数据驱动的学习方法，用于理解和控制那些自主程度较低、需要人类干预或者环境变化频繁的系统。这类学习通常应用于复杂动态系统的优化，比如工业生产过程、航空航天控制、智能电网管理等。 在这个过程中，算法会通过分析历史数据来识别模式、预测行为和制定策略。机器学习模型，如监督学习、强化学习或深度学习，会被训练来处理非线性和不确定性，以便对系统状态做出准确响应，并适应不断变化的情况。关键步骤包括： 1. 数据收集：获取反映系统运行的各种输入（如传感器读数）、状态和输出的数据。 2. 数据预处理：清洗、整合和标准化数据，以便于模型的训练。 3. 模型选择与训练：构建适合非线性建模的模型，如神经网络，然后利用历史数据来调整模型参数。 4. 模型验证与优化：通过验证集评估模型性能，不断迭代优化，提高预测精度和决策能力。 5. 实时应用：将学习到的知识部署到实际系统中，通过反馈循环持续改进。
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