XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System动态系统
对部分观察到的动态系统的深度学习
摘要：微分方程（EDP）是各种科学学科中动态系统月球化的基石。传统上，科学使用一种严格的方法与物理证明，收集余额并得出理论模型。ce-Ce持续时间，研究的简化和模拟可能会掩盖我们对基本现象的理解。本文探讨了从动态系统中获取的数据可用于改进和/或得出更好模型的方式。magriscript特别关注部分观察到的动力学，其中未完全测量或观察到系统的完整状态。感谢部分观察到的系统的理论，包括Mori-Zwanzig和Takens定理的形式主义，我们激励了非马克维亚结构，尤其是不同的延迟方程（EDR）。通过将神经网络的表达能力与EDR相结合，我们提出了用于系统的新模型
一种研究基于人工智能的动态系统稳定性的玩具模型
过去几年，人们做出了许多努力，试图将人工智能 (AI) 应用于大气和气候建模。有一条研究路线试图开发新的数据驱动的参数化方案来取代部分大气模型（例如，Brenowitz & Bretherton，2018 年；Gentine 等人，2018 年；O'Gorman & Dwyer，2018 年）；学习基于 ML 的参数化方案意味着学习预测亚网格尺度大气过程（例如湍流和对流）的时间导数。尽管它们承诺为低分辨率大气模型（例如气候模型）提供数值上可承受但准确的物理结果，但当前最先进的 AI 参数化仍然存在偏差，更重要的是，它们面临数值不稳定的问题。据 Rasp (2020) 报道，当与大规模大气流体力学求解器结合时，神经网络 (NN) 通常在数值上不稳定（例如，Brenowitz & Bretherton，2019；Rasp 等人，2018）。据报道，基于随机森林 (RF) 的参数化是稳定的（Yuval & O'Gorman，2020）。但是，与离线相比，基于 NN 的参数化似乎优于基于 RF 的参数化（Brenowitz、Henn 等人，2020）。
线性时间不变的动态系统 - 杜克人
现在考虑和谐强制强制稳态输入和输出，作为u（t）= r（s）e st形式的谐波输入，以及y（t）= y（s）e ST的谐波输出。允许拉普拉斯变量复杂，s∈C，这些假定的解决方案可以代表谐波和指数函数。将假定的溶液替换为微分方程，并从两侧分解e st，从而在拉普拉斯域中表示微分方程。
在一般对称远程引力中，DBI标量场宇宙学的动态系统分析。
•液体氩检测器的纯度监测器•用于黑暗光子检测的多层介电悬载板•光学超导过渡过渡边缘传感器中的黑暗计数•月球任务材料的光电收益率•Xenon探测器
sepehr samavi-动态系统实验室 - 多伦多大学
副主管，Autoronto，T的U驾驶汽车团队U Autoronto 09/2018-09/2019参加了一般汽车/SAE Autodrive Challenge，这是一项为期三年的自动驾驶汽车的比赛（2017-2020）。该团队由大约80名本科生和教师建议的一些研究生组成。作为一名研究生，我帮助团队领导者为比赛的第二年做准备。以前是本科生，我是比赛第一年（09/2017-06/2018）的自治软件开发人员。[站点]
表示动态系统的无条件降解扩散模型的表示
摘要。我们提出了用于数据驱动的动力学系统的授予扩散模型。在这种类型的深度学习中，对神经网络进行了训练，以替代和扭转扩散过程，在该过程中，高斯噪声被从动力学系统的吸引子中添加到状态。迭代应用，神经网络可以将各向同性高斯噪声的样品映射到状态分布。我们展示了这种神经网络在Lorenz 1963系统的概念验证实验中的潜力。经过培训的状态发电，神经网络可以生产几乎与吸引子上的样本。该模型已经学会了系统的内部表示，适用于国家生成以外的不同任务。作为第一个任务，我们通过重新培训其最后一层并将其余网络保留为固定特征提取器，从而为预训练的神经网络提供了替代建模。在这些低维设置中，这种精细的模型的性能与从头开始训练的深度神经网络相似。作为第二个任务，我们应用预训练的模型来从确定性运行中生成合奏。扩散运行，然后迭代应用神经网络，条件状态生成，这使我们能够从运行的邻居区域中的吸引子中采样。为了控制所得的集合扩散和高斯性，我们调整扩散时间，从而调整吸引子的采样部分。虽然更容易调整，但此提出的集合采样器可以在集合最佳插值中胜过调谐的静态协方差。因此，这两个应用显示，降级扩散模型是代表动态系统学习的有前途的方法。
实时的混合二次二次编程，用于车辆决策和运动计划 /作者= Quirynen，Rien； Safaoui，Sleiman； di cairano，Stefano /creationDate = 2024年9月4日 /受试者=控制，动态系统，优化，机器人技术< /div < /div>
摘要我们为自动驾驶的实时可行的基于组合编程的决策（MIP-DM）系统开发。使用线性车辆模型在公路对准的坐标框架中，车道变化限制，避免碰撞和运行规则可以作为混合成分不平等的配方，从而导致混合构成二次统一程序（MIQP）。提出的MIP-DM通过在每个采样瞬间求解MIQP来执行操纵选择和轨迹产生。过去认为实时求解MIQP是棘手的，但我们表明我们最近开发的求解器BB-ASIPM能够实时解决嵌入式硬件的MIP-DM问题。在各种情况下，在仿真中说明了这种方法的性能，包括合并点和交叉点，以及在dspace scalexio和microautobox-iii中的硬件式仿真。最后，我们显示了使用小型车辆的实验。
动态系统和混乱理论
动态系统。（v）通过使用软件模拟非线性系统和混乱系统，为参与者提供动手体验，以观察不同混沌系统及其吸引子的行为。（vi）探索蝴蝶效应的概念，并增强参与者了解小变化如何导致结果的显着差异。（vii）通过使用算法生成分形的实践练习来增强对参与者的理解，并探索产生的分形的自相似特性。（viii）通过基于混乱的加密或数据安全机制，提供实用问题及其解决方案的暴露。（ix）提供了设计和建模混乱系统的练习，并培训参与者创建自己的混乱模型并分析其行为。（x）探讨混乱理论在物联网和密码域中的含义和应用。课程目录L1：动力学系统简介：逻辑图。l2：时间逆转不变性，可观察的数量，不断发展和不变概率度量。t1：logistic图和其他一维离散动态系统的发展和不变概率的模拟。l3：liouville方程。l4：求解liouville方程式和使用fokker-planck方程。t2：简单连续的一维动力系统的发展和不变概率的模拟以及概率的数值计算。l5：牙齿和混合。l10：玻尔兹曼方程。L6：混乱理论和非线性系统简介。蝴蝶效应和对初始条件的敏感依赖性。T3：混沌系统的模拟。产生分形并理解自相似性。l7：混沌系统中的分形和自相似性。l8：混乱和奇怪吸引者的动态。t4：物联网设备和网络中的混乱应用程序。设计混乱的系统模型。l9：混乱及其在物联网和密码学中的应用。L11：简单动力学系统的线性和精确响应的比较。L12：耗散函数和一般反应理论。 T5：简单分子动力学系统中的响应。L12：耗散函数和一般反应理论。T5：简单分子动力学系统中的响应。
动态系统的数据驱动线性化
抽象动态模式分解（DMD）及其变体（例如扩展DMD（EDMD））广泛用于将简单的线性模型粘贴到可观察到的可观察数据中已知的动态系统中。在多种情况下dmd meth-ods效果很好，但在其他情况下表现较差，因此需要对DMD的假设进行澄清。在更仔细的检查过程中，基于Koopman操作员的DMD方法的现有解释并不令人满意：它们在假设下仅对通用可观察物的概率为零证明DMD是合理的。在这里，我们为DMD作为局部的，前阶还原模型的拟合方式，用于在具有概率的条件下，对于通用可观察到的概率和非分类观察数据。我们通过在吸引缓慢的频谱子歧管（SSM）中构造其主导动力的线性化转换来实现这一目标，并用于有限的或有限维度的周期强制系统。我们的参数还导致了一种新的算法，数据驱动的线性化（DDL），它是慢速SSM中可观察动力学的高阶，系统的线性化。我们通过示例显示
开发PT XYZ的Suppy Chain动态系统模型
korespestensi penulis：maulida_b@staff.gunadarma.ac.id *摘要。pt。XYZ是一家自1970年以来一直在运营的汽车公司，有400多家供应商用于诸如Stoper A和StoperB的关键组件。每年，停车位售出151,000辆（价值为407.7亿IDR），而停止者B则达到300,000个单位（价值8100亿辆）。这项研究重点是分析和优化这些组件的供应链，使用从2022年1月至12月12日的销售数据。目标是创建库存和流程图，分析供应链系统建模，并提出最佳场景以实现需求。建模结果表明，在平均销售中添加20％安全股的策略在防止销售损失的情况下非常有效，而不会为供应商加班。但是，需要监视堆积的潜力。基于分析，建议增加安全库存的第二种情况，因为它在满足需求并有效管理库存方面的有效性。这种情况最适合PT。xyz在没有不必要的盈余而保持平衡供应方面。关键字：动态系统建模，供应链，库存流程图ABSTRAK。pt。xyz adalah perusahaan otomotif yang beroperasi sejak 1970年，丹根·勒比希·达里（Dengan Lebih dari）400供应商untuk komponen seperti seperti seper a a dan steper a dan Stoper B. dalam setahun，soper a stoper a terjual 151.000单位（RP 4.07.000.000.000） 8.100.000.000）。Namun，Perlu Diwaspadai Potensi Overstok。skenario ini dinilai paling cocok untuk pt。这项研究重点是使用从2022年1月至12月的销售数据的两个组件的供应链分析和优化。目的是制作库存和流程图，分析供应链系统的建模，并提出满足需求的最佳场景。建模结果表明，将安全股增加20％的策略非常有效，可以避免销售损失而不会为供应商加班而负担。基于分析，建议增加安全库存的第二种情况，因为它在满足需求和有效管理库存方面的有效性。xyz在没有不必要的优势的情况下保持供应平衡。关键字：动态系统建模，供应链，库存流程图1。背景