拡散マップとカーネルリッジ回帰による力学系の学習

この研究は、拡散マップとカーネルリッジ回帰を用いて力学系をモデル化する機械学習アプローチを探求しており、複雑な問題に対する効率的な解決策を提供する可能性があります。 この論文の斬新さは、力学系モデリングの分野における既存の方法への応用と潜在的な改善にあるでしょう。

• •拡散マップとカーネルリッジ回帰を力学系のモデル化に適用。
• •解演算子の学習を目指す。
• •力学系モデリングの進歩に貢献。