基于区块链的毕业设计LED_NeuralODE – NeuralODE发光二极管

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LED_NeuralODE

Bachelor Thesis at CSE-lab at ETH on: Learning effective dynamics of a system using Neural ODEs

Applying Neural ODEs to three scenarios of learning the dynamics of a chaotic system with:

  • full state observations
  • partial state observations
  • full state observations with prior knowledge of the dynamics

As examples the Lorenz system and Van der Pol oscillator are used as realtively simple chaotic dynamical systems.

  • “threeDLorenzNODE.py”: training and testing script of full observation model with and without prior knowledge
  • “IdentifyIC.py”: training and testing of partial observation model
  • “Datasets.py” – torch data sets of Lorenz system and Van der Pol system

Some examples of the learnt dynamics (with prior knowledge and full state observations):

LED_NeuralODE - NeuralODE发光二极管 LED_NeuralODE - NeuralODE发光二极管


LED神经二极管

ETH CSE实验室的学士学位论文:使用神经ODEs学习系统的有效动力学

将神经ODEs应用于学习混沌系统动力学的三种场景:

  • 全态观测
  • 部分态观测
  • 具有动力学先验知识的全态观测

以Lorenz系统和Van der Pol振子作为实际简单的混沌动力学系统为例

  • “threeDLorenzNODE.py”:有先验知识和无先验知识的全观测模型训练和测试脚本
  • “identific.py”:部分观测模型训练和测试
  • “Datasets.py”-Lorenz系统和Van der Pol系统的torch数据集

所学动力学的一些示例(具有先验知识和全态观测):

<LED_NeuralODE>LED_NeuralODE - NeuralODE发光二极管

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