Reconstruction of diffusions using spectral data from timeseries

提出了一种从数据重建扩散过程（简称扩散）的数值技术。通过最小化测量算子本征谱和参考本征谱之间差异的目标函数，可以找到扩散发生器的漂移和扩散系数。通过构造离散时间马尔可夫链，可以从时间序列中获得离散形式的参考谱。Fokker-Planck算子的离散化将目标函数的最小化问题转化为凸域上的二次规划问题，该问题已有成熟的求解方法。该技术是作者最近开发的连续时间马尔可夫链生成器重建过程的推广。该技术还允许我们推导具有多个时间尺度的系统中慢变量的均匀扩散系数。