Identifying differential equation governing dynamical system is an important problem with wide applications. Copula Entropy (CE) is a mathematical concept for measuring statistical independence in information theory. In this paper we propose a method for identifying differential equation of dynamical systems with CE. The problem is considered as a variable selection problem and solved with the previously proposed CE-based method for variable selection. The proposed method composed of two components: the difference operator and the CE estimator. Since both components can be done non-parametrically, the proposed method is therefore model-free and hyperparameter-free. The simulation experiment with the 3D Lorenz system verified the effectiveness of the proposed method.


翻译:辨识控制动力系统的微分方程是一个重要且具有广泛应用的问题。Copula熵(CE)是信息论中用于度量统计独立性的数学概念。本文提出了一种基于CE辨识动力系统微分方程的方法。该问题被转化为变量选择问题,并通过先前提出的基于CE的变量选择方法加以解决。所提方法由两个部分组成:差分算子和CE估计器。由于这两个部分均可通过非参数方式实现,因此该方法无需模型假设和超参数。基于三维洛伦兹系统的仿真实验验证了所提方法的有效性。

0
下载
关闭预览

相关内容

不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
76+阅读 · 2022年6月28日
【硬核书】矩阵代数基础,248页pdf
专知会员服务
88+阅读 · 2021年12月9日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
254+阅读 · 2020年4月19日
专知会员服务
162+阅读 · 2020年1月16日
开源书:PyTorch深度学习起步
专知会员服务
51+阅读 · 2019年10月11日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年11月16日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
【论文】图上的表示学习综述
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年9月24日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年6月8日
Arxiv
1+阅读 · 2023年6月8日
Arxiv
0+阅读 · 2023年6月7日
Arxiv
13+阅读 · 2022年10月20日
VIP会员
最新内容
无人机数据战
专知会员服务
2+阅读 · 今天14:35
无人机非战争未来——实为亟待破解之困局
专知会员服务
2+阅读 · 今天13:58
2025年全球二十起重大无人机作战事件
专知会员服务
4+阅读 · 6月27日
现代战争的隐蔽系统:伊朗战争十大启示
专知会员服务
5+阅读 · 6月27日
ICML 2026 | 自回归Boltzmann生成器重塑分子采样
专知会员服务
7+阅读 · 6月26日
GNN跨域综述:从消息传递到图基础模型
专知会员服务
12+阅读 · 6月26日
无人机自主控制与人工智能:系统性综述
专知会员服务
18+阅读 · 6月26日
相关VIP内容
不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
76+阅读 · 2022年6月28日
【硬核书】矩阵代数基础,248页pdf
专知会员服务
88+阅读 · 2021年12月9日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
254+阅读 · 2020年4月19日
专知会员服务
162+阅读 · 2020年1月16日
开源书:PyTorch深度学习起步
专知会员服务
51+阅读 · 2019年10月11日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年11月16日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
【论文】图上的表示学习综述
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年9月24日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员