基于最大熵基函数从稀疏数据构建动力学代理模型
动力系统
2019-11-11 v1 最优化与控制
摘要
本文提出一种数据驱动的动力学系统近似方法。动力学使用基函数进行近似，这些基函数源自信息论熵的最大化，并可直接由所给数据生成。该方法相较于其他方法具有优势，后者须由用户提供基函数字典，这在某些应用中并非易事。我们将所提出的数据驱动建模方法的精度与文献中现有方法进行比较，并证明对于一些应用，最大熵基函数提供了显著更精确的模型。
引用
@article{arxiv.1911.03016,
title = {Surrogate Modeling of Dynamics From Sparse Data Using Maximum Entropy Basis Functions},
author = {Vedang M. Deshpande and Raktim Bhattacharya},
journal= {arXiv preprint arXiv:1911.03016},
year = {2019}
}