混合系综：基于最优传输的系统分离与辨识

群体动力学和许多大型生物系统可以描述为智能体或粒子群体，且只能在总体群体水平上观测。辨识智能体的动力学对于理解这些大型系统至关重要。然而，智能体群体通常不是同质的，因此总体观测结果由多个系综的叠加构成，每个系综均受各自的动力学支配。在本工作中，我们提出了一种最优传输框架，基于群体的总体观测，将群体分离为多个系综并辨识每个系综的动力学系统。我们提出了一个双凸优化问题，并使用具有收敛保证的块坐标下降法对其进行求解。在数值实验中，我们证明了所提方法在含噪声环境中也表现出接近于预言机性能，能够对系综及其动力学参数给出精确估计。