布米迪内·哈姆齐;霍曼·奥瓦迪;亚尼斯·凯夫雷基迪斯 从数据中学习动力系统：一个简单的交叉验证视角。IV： 部分观察到的病例。 （英语） Zbl 07736383号 物理D 454，文章ID 133853，13 p.（2023）. 小结：从数据中学习动力系统的一种简单易懂的方法是用核插值其控制方程。特别是，当使用内核流（KF）对内核进行数据自适应时，此策略非常高效（在准确性和复杂性方面）[H.Owhadi（奥瓦迪）和G.R.Yoo先生，J.计算。物理学。389, 22–47 (2019;Zbl 1452.65028号)]，（它使用基于梯度的优化来学习一个核，前提是如果一半的数据用于插值，那么如果精度没有显著损失，那么一个核是好的）。在这项工作中，我们扩展了以前使用内核流学习动态系统的工作[B.哈姆齐和H.Owhadi（奥瓦迪）《物理学D 421》，文章ID 132817，10 p.（2021；Zbl 1509.68217号);M.达西等，《物理学D 444》，文章ID 133583，18页（2023；Zbl 07642851号);J.李等，《物理学D 443》，文章ID 133546，12 p.（2023；Zbl 1510.37122号);B.哈姆齐和H.Owhadi（奥瓦迪）《物理学D 421》，文章ID 132817，10 p.（2021；Zbl 1509.68217号)]对于从状态空间中部分/不完全的时间序列观测值学习向量值动力系统的情况。该方法将核流与计算图完成相结合。第三部分见[J.李等，《物理学D 443》，文章ID 133546，12 p.（2023；Zbl 1510.37122号)]. 引用于1审查引用于5文件 MSC公司： 37M10个 动力系统的时间序列分析 62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等（GARCH） 68T05型 人工智能中的学习和自适应系统 68T20型 人工智能背景下的问题解决（启发式、搜索策略等） 关键词：学习动力系统;内核流;部分观测;计算图形完成 引文：Zbl 1510.37122号;Zbl 1452.65028号;Zbl 1509.68217号;兹伯利07642851 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{B.Hamzi}等人，Physica D 454，文章ID 133853，13 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