基于Kuramoto-Sivashinsky方程验证的并发多参数学习
数值分析
2025-06-16 v2 数值分析
动力系统
混沌动力学
摘要
我们开发了一种基于 nudging 数据同化方案的算法，用于在对状态进行部分观测的演化耗散偏微分方程系统中并发（即时）估计标量参数。该算法利用了以错误参数对系统施加 nudging 时、使用真实系统数据所产生的误差。算法的直观特性使其可立即推广至若干不同系统，并允许同时恢复多个参数。我们在一维 Kuramoto-Sivashinsky 方程上检验该方法，并展示了其在此背景下的有效性。
引用
@article{arxiv.2106.06069,
title = {Concurrent multi-parameter learning demonstrated on the Kuramoto-Sivashinsky equation},
author = {Benjamin Pachev and Jared P. Whitehead and Shane A. McQuarrie},
journal= {arXiv preprint arXiv:2106.06069},
year = {2025}
}