从随机动力系统数据中发现平均停留时间与逃逸概率
动力系统
2019-10-02 v1
摘要
我们提出一种从由随机微分方程建模的数据中学习平均停留时间与逃逸概率的方法。该方法结合了基于数据的机器学习（提取随机微分方程作为模型）与随机动力学（用确定性工具量化动力学行为）。目标是基于数据学习和理解随机动力学。只要这些系统可建模为随机微分方程，该方法就适用于从复杂系统采集的样本路径数据。
引用
@article{arxiv.1909.00901,
title = {Discovering mean residence time and escape probability from data of stochastic dynamical systems},
author = {Dengfeng Wu and Miaomiao Fu and Jinqiao Duan},
journal= {arXiv preprint arXiv:1909.00901},
year = {2019}
}
备注
10 pages, 34 figures, chaos