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利用储层计算从时间序列中无监督提取缓慢变动系统参数动态预测未观测到的分叉
使用水库计算框架从时间序列数据中无监督地提取系统的缓慢变化参数，进而预测快速动态中未知的分岔现象。
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16 days ago
寻找分叉点的主动搜索
定位动力系统的分歧点对于深入理解观察到的动态行为以及设计高效干预手段至关重要。在复杂、可能存在噪声且采样成本高昂的动力系统中，我们提出了一种主动学习框架，利用贝叶斯优化从少量选择的矢量场观察中发现鞍点或者 Hopf 分歧。在资源有限的系统的
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19 days ago
时间扭曲入微：学习动力系统的拓扑不变量
我们提出了一个基于数据驱动的、物理上可行的深度学习框架，用于分类动力学区域和表征分支边界，基于提取拓扑不变特征。我们还演示了该方法在分析真实数据中的使用，通过基于单细胞数据，在基因表达空间中恢复胰岛内分泌发育轨迹上的不同增殖和分化动态。我们
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7 months ago
RNN 训练中的分叉和损失跳跃
利用循环神经网络 (RNNs) 建立模型和预测顺序数据，推理系统动力学 (DS)；利用 DS 理论 (DST) 增进对训练后的 RNNs 解决复杂任务的理解，以及训练过程本身；研究证明 ReLU-based RNNs 中某些分叉确实与梯度趋
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8 months ago
临界转变的数学框架：分叉、快慢系统和随机动力学
论文综述了标准数学理论的应用及其在预测危急转变中所提供的早期预警信号，并通过分析快慢系统的数学理论为关键转变提供了自然定义，进一步结合随机系统研究，提供了潜在的预警信号。
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13 years ago
意见动态的有界信任模型
本文研究有界信心模型的观点动态演化，证明了当时间趋近无穷大时，各群体内部观点趋于局部集群，随后每个集群内的观点将收敛到集群重心。同时，研究表明，随着同伴数量趋近无穷大，观点处理过程收敛到非线性 Markov（或 McKean-Vlasov）
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14 years ago
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