文件名称：matlab微分方程代码-npde:非参数微分方程建模
文件大小：9.23MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-12 10:16:12
系统开源
matlab微分方程代码具有高斯过程的非参数微分方程（npde） 该存储库包含npde的Python实现-一种用于学习未知微分方程的非参数模型。 两篇相关论文是 同样，该存储库将覆盖与本文一起发布的ODE模型的。 演示笔记本 可以在此找到更多详细信息，图片和用法示例。 Python代码 实现是在Python3.5中进行的，它需要和。 使我们的模型适合某些数据非常简单，如下所示： npde = build_model ( sess , t , Y , model = 'ode' ) npde = fit_model ( sess , npde , t , Y ) # parameters are the TensorFlow session, time points and observations. model could be ode/sde 也可以预测未来 path = npde . predict ( x0 , t ) # x0 and t are the time points and the initial value 并从学习的模型中取样 samples = npde .
【文件预览】：
npde-master
----npde_spatiotemporal.pdf(4.3MB)
----etc()
--------samples.png(1.68MB)
--------sde.png(1.11MB)
--------ode.png(314KB)
--------odeenv.yml(3KB)
----.gitignore(1KB)
----README.md(2KB)
----LICENSE(1KB)
----kernels.py(6KB)
----utils.py(8KB)
----npde.py(10KB)
----integrators.py(3KB)
----npde_helper.py(10KB)
----demo.ipynb(1.34MB)
----npode_poster.pdf(1.02MB)
----param.py(2KB)