基于变分推断的在线参数-状态估计与不确定性量化

本文解决了动力系统中参数和状态的在线联合估计这一关键问题，这对于数字孪生等应用至关重要。它提出了一种计算效率高的变分推断框架来逼近难以计算的联合后验分布，从而实现不确定性量化。数值实验证明了该方法的有效性，展示了其相对于现有方法的准确性、鲁棒性和可扩展性。