吸血鬼

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格里博瓦尔,雷米; 基塔,库蒂尼克; 尼尔森,莫顿; Voigtlender,Felix:深层神经网络的近似空间(2022) 比崔彻,安德烈亚斯; 克鲁斯,斯特凡; 哈姆齐,布梅迪恩; 科尔泰,佩特; Schütte,Christof:通过转移流形的核嵌入对复杂亚稳系统的降维(2021) 布拉姆伯格,杰森J。; 布伦顿,史蒂文L。; Nathan Kutz,J.:共轭映射的深度学习(2021) 杜松子酒,克雷格; 拉希,伯大尼; 布伦顿,史蒂文L。; 库兹,J.内森:线性化偏微分方程的全球坐标变换的深度学习模型(2021) 纽斯克,费利克斯; 盖尔,帕特里克; 克鲁斯,斯特凡; Clementi,Cecilia:基于张量的亚稳态和相干集计算(2021) 苏伟鸿; 周青山; 修东斌:从数据中深入学习生物模型:ODE模型的应用(2021) 田文冲; 吴浩:基于核嵌入的动力系统低维近似变分方法(2021) 韦伯,罗伯特J。; 希德,埃里克H。; 陶氏,道格拉斯; 晚餐,亚伦R。; Weare,Jonathan:动态谱估计的误差界(2021) 陈真; 吴开良; 修东斌:利用数据恢复偏微分方程中未知过程的方法(2020) 卡曼,卡迪尔丹; 库茨,J.内森; Brunton,Steven L.:SINDy PI:非线性动力学并行隐式稀疏辨识的鲁棒算法(2020) 坎布,梅森; 凯撒,尤里卡; 布伦顿,史蒂文L。; Kutz,J.Nathan:Koopman的时滞观测:理论与应用(2020) 克鲁斯,斯特凡; 纽斯克,费利克斯; 佩兹,塞巴斯蒂安; 尼曼,简·亨德里克; 克莱门蒂,塞西莉亚; Schütte,Christof:Koopman生成器的数据驱动近似:模型简化、系统识别和控制(2020) 吴昊; 不,弗兰克:从时间序列数据学习马尔可夫过程的变分方法(2020) 吴开良; 秦、童; 修东斌:从轨道数据重建未知哈密顿系统的结构保持方法(2020) 冠军,凯瑟琳P。; 布伦顿,史蒂文L。; Kutz,J.Nathan:非线性多尺度系统的发现:抽样策略和嵌入(2019) 克鲁斯,斯特凡; 哈西奇,布鲁克E。; 莫伦豪尔,哑光; 不,弗兰克:检测动力学数据中相干结构的核方法(2019) 秦、童; 吴开良; 修东斌:基于深度神经网络的数据驱动控制方程逼近(2019) 鲁迪,塞缪尔; 阿拉,亚历山德罗; 布伦顿,史蒂文L。; Kutz,J.Nathan:参数偏微分方程的数据驱动识别(2019) 鲁迪,塞缪尔H。; 内森库兹,J。; Brunton,Steven L.:具有时间步进约束的动力学和信号噪声分解的深度学习(2019)