文件名称：DataDrivenDiffEq.jl:SciML科学机器学习组织的数据驱动的建模和动态系统的自动发现
文件大小：98KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-19 03:56:34
Julia
DataDrivenDiffEq.jl DataDrivenDiffEq.jl是SciML生态系统中的一个程序包，用于数据驱动的微分方程结构估计和识别。 这些工具包括自动从数据中发现方程式，并使用它来模拟扰动动力学。 有关使用该软件包的信息，。 将用于包含未发布功能的文档版本。 快速示范 # # Generate some data by solving a differential equation # ####################################################### using DataDrivenDiffEq using ModelingToolkit using OrdinaryDiffEq using LinearAlgebra using Plots gr () # Create a test problem function
【文件预览】：
DataDrivenDiffEq.jl-master
----.github()
--------workflows()
----src()
--------koopman()
--------sindy()
--------utils.jl(12KB)
--------system_conversions.jl(4KB)
--------basis_generators.jl(3KB)
--------basis.jl(14KB)
--------DataDrivenDiffEq.jl(2KB)
--------optimizers()
----Project.toml(2KB)
----examples()
--------SInDy_Examples.jl(2KB)
--------SInDy_Examples2.jl(2KB)
--------ISInDy_Examples.jl(1KB)
--------Havok_Examples.jl(1KB)
--------DMD_Examples.jl(2KB)
--------Basis_Creation.jl(2KB)
--------EDMD_Examples.jl(3KB)
--------ISInDy_Examples2.jl(3KB)
--------DMDc_Examples.jl(502B)
----LICENSE(1KB)
----test()
--------runtests.jl(785B)
--------pareto.jl(4KB)
--------optimize.jl(4KB)
--------utils.jl(3KB)
--------sindy.jl(3KB)
--------koopman.jl(10KB)
--------applications()
--------basis.jl(3KB)
--------isindy.jl(3KB)
----README.md(3KB)
----docs()
--------src()
--------Project.toml(364B)
--------make.jl(1KB)
----.codecov.yml(15B)
----.gitignore(67B)