今晚8点直播 | 基于数据的非线性复杂动力系统中的辨识与预测问题
基于数据的非线性复杂
动力系统中的辨识与预测问题
许多学科都涉及到非线性复杂动力系统的问题，如物理学、金融以及社会科学，而延迟坐标嵌入法是处理这类问题的经典方法，但在面对着更高维、更复杂的系统，它存在着诸多局限。当代图论发展迅速，在跨学科研究和工程实践中有着广泛的应用，将图、信息和非线性动力系统理论与统计、优化、工程控制、应用数学和科学计算等工具结合起来，可以开发出一系列范例来解决非线性复杂系统重构问题。该文描述了这一前沿和快速发展领域的最新进展，重点是压缩感知这一方法。将详述怎样利用压缩感知的方法来解决基于数据的非线性复杂网络系统中的各种问题。
论文题目：
Data based identification and prediction of nonlinear and complex dynamical systems
论文地址：
https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S037015731630134X
论文作者：
主讲人简介：
弘明，北师大文学博士，兴趣在人工智能哲学与数字人文相关研究。
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编辑：张爽
资料回看
已解读过的具体的内容和视频可以看下面的视频资料：
http://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=11202
论文题目：
From data to network structure——Reconstruction of dynamic networks
论文地址：
http://engine.scichina.com/doi/10.1360/SSPMA2019-0127
论文题目：
Timme M, Casadiego J. Revealing networks from dynamics: An introduction
论文详情：
https://pattern.swarma.org/paper?id=a1b46292-4da3-11ea-8912-0242ac1a0005
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