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标签:ODE×
6月26日
10:23
10:23arXiv cs.LG@Yang Pan, Helmut Bölcskei
本文引入解集上的Hausdorff距离作为比较微分方程的自然度量,该度量捕捉两个方程在所有初始条件下的最坏情况分离,从而编码了识别问题的极小极大结构。作者建立了线性和非线性(Lipschitz/Hölder连续向量场)ODE的可识别性边界,明确了何时能从解数据中区分两个不同方程。利用该度量,推导了相关ODE类的度量熵估计,并量化了可靠恢复控制方程所需解观测的样本复杂度界限。
论文ODE可识别性Hausdorff距离样本复杂度科学机器学习

推荐理由:这篇论文给了你从数据识别ODE的理论底线,告诉你最少需要多少观测才能唯一确定方程,做科学机器学习的必读。
原文
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AITOP6月16日 20:46
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