Learning state variables for physical systems
Learning state variables for physical systems
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学习物理系统的状态变量
DOI：
10.1038/s43588-022-00283-4
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发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Kramer, Boris
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Kramer, Boris
自动确定物理系统的状态变量的问题具有挑战性，但在几乎所有科学和工程过程的建模过程中都至关重要。提出了一种基于深度神经网络的方法来查找数据以视频帧形式给出的系统的状态变量。
The problem of automatically determining state variables for physical systems is challenging, but essential in the modeling process of almost all scientific and engineering processes. A deep neural network-based approach is proposed to find state variables for systems whose data are given as video frames.
DOI：
10.1073/pnas.1517384113
发表时间：
2016-04-12
影响因子：
11.1
作者：
Brunton, Steven L.;Proctor, Joshua L.;Kutz, J. Nathan
通讯作者：
Kutz, J. Nathan
DOI：
10.1038/s43588-022-00281-6
发表时间：
2022-07-01
期刊：
NATURE COMPUTATIONAL SCIENCE
影响因子：
--
作者：
Chen, Boyuan;Huang, Kuang;Lipson, Hod
通讯作者：
Lipson, Hod