SciML/DataDrivenDiffEq.jl

Data driven modeling and automated discovery of dynamical systems for the SciML Scientific Machine Learning organization

何を解決するか

生データから微分方程式の構造的推定と同定の課題に対処します。手動で数学的モデルを導出するのではなく、このツールは観測データからシステムのダイナミクスを支配する基礎となる方程式を自動的に発見でき、異なる条件下でのシステムの挙動をシミュレートするのに使用できます。

動作方法

このパッケージはデータ駆動型アプローチを用いて微分方程式の構造を同定します。ユーザーは観測データ（例えばODEの解）を提供し、潜在的な関数の基底（例：多項式基底）を定義します。その後、システムはこれらの関数の選択を最適化し、システムのダイナミクスを最も単純かつ正確に表現する数学的表現を特定します。これにより、方程式と関連するパラメータの両方が同定されます。

対象ユーザー

動的システムを扱い、実験的またはシミュレートされたデータから数学的モデルを復元する必要がある研究者やエンジニア向けに設計されています。

特徴

データから微分方程式を自動的に発見。
構造的推定と同定をサポート。
発見されたモデルに基づいて摂動されたダイナミクスのシミュレーションを可能にする。
ModelingToolkit および OrdinaryDiffEq を含む SciML エコシステムと統合。