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Inference of dynamic systems from noisy and sparse data via manifold-constrained Gaussian processes

Parameter estimation for nonlinear dynamic system models, represented by ordinary differential equations (ODEs), using noisy and sparse data, is a vital task in many fields. We propose a fast and accurate method, manifold-constrained Gaussian process inference (MAGI), for this task. MAGI uses a Gaus...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Proc Natl Acad Sci U S A
Hauptverfasser: Yang, Shihao, Wong, Samuel W. K., Kou, S. C.
Format: Artigo
Sprache:Inglês
Veröffentlicht: National Academy of Sciences 2021
Schlagworte:
Online Zugang:https://ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC8053978/
https://ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/33837150
https://ncbi.nlm.nih.govhttp://dx.doi.org/10.1073/pnas.2020397118
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