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本文确定了在高信噪比环境下稀疏二进制信号的最大似然支持恢复的足够样本大小，揭示了信息论阈值以及测量稀疏性与计算成本之间的权衡。
本文提出了一种基于贝叶斯滤波的方法，通过使用神经网络参数化动能和势能，并通过最大似然估计联合估计状态和参数，从部分且含噪声的测量中学习拉格朗日动力学。