data-driven-modeling

介绍了用于从噪声测量中学习动力系统的 Weak-form Kernel Ridge Regression (WKRR) 方法，该方法结合弱形式与核岭回归以滤除噪声并提高精度。该方法在高达64维的混沌基准测试以及15000维的真实流体数据上优于基线方法。

本文介绍了用于可复现的AI驱动热流体研究的开放多模态数据集和开源软件包，提出了时空维度框架及SeqReg等序列回归工具。