利用人工智能工具重构观测到的机械运动
机器学习
2022-07-27 v1 人工智能
摘要
本文的目标是在假设背后存在一个力学系统并运用这些规律以合理方式延续观测运动的前提下，确定观测轨迹的规律。这些规律由参数数量受限的神经网络表示。网络的训练遵循极限学习机思想。我们确定了不同嵌入层级的规律，从而不仅能表示运动方程，也能表示各类对称性。在系统的递归数值演化中，我们要求在确定的数值精度内满足所有观测规律。以此方式，我们可以成功重构可积与混沌运动，正如我们在重力摆与双摆的示例中所示。
引用
@article{arxiv.2202.11447,
title = {Reconstruction of observed mechanical motions with Artificial Intelligence tools},
author = {Antal Jakovac and Marcell T. Kurbucz and Peter Posfay},
journal= {arXiv preprint arXiv:2202.11447},
year = {2022}
}
备注
19 pages, 8 figures