SciML/DataDrivenDiffEq.jl

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

해결하는 문제

원시 데이터에서 미분 방정식의 구조적 추정과 식별의 과제를 해결합니다. 수작업으로 수학적 모델을 도출하는 대신, 이 도구는 관측 데이터에서 시스템의 동역학을 지배하는 기본 방정식을 자동으로 발견할 수 있으며, 이를 통해 다양한 조건에서 시스템의 행동을 시뮬레이션할 수 있습니다.

작동 방식

이 패키지는 데이터 기반 접근법을 사용하여 미분 방정식의 구조를 식별합니다. 사용자는 관측 데이터(예: ODE의 해)를 제공하고, 잠재적 함수의 기저(예: 다항식 기저)를 정의합니다. 이후 시스템은 이러한 함수의 선택을 최적화하여 시스템의 동역학을 가장 단순하고 정확하게 표현하는 수학적 표현을 찾으며, 방정식과 관련된 파라미터를 모두 식별합니다.

대상 사용자

실험적 또는 시뮬레이션된 데이터에서 수학적 모델을 복원해야 하는 동적 시스템을 다루는 연구자 및 엔지니어를 위한 것입니다.

주요 기능

데이터에서 미분 방정식을 자동으로 발견.
구조적 추정 및 식별을 지원.
발견된 모델을 기반으로 변형된 동역학을 시뮬레이션 가능.
ModelingToolkit 및 OrdinaryDiffEq를 포함한 SciML 생태계와 통합.