arXiv 机器学习· Yiheng (Roger), Jiang, Youssef Marzouk, Avishek Joey Bose, Aram-Alexandre Pooladian·· 5 小时前AI 评分32
通过 Kinematic Interpolants 学习平滑动力学
Learning smooth dynamics via Kinematic Interpolants
AI 导读
研究人员提出 Kinematic Interpolants（KI）框架，通过扩展随机插值方法，在相空间中结合位置与速度测量推断非线性动力学。该框架无需仿真或不必要的近似，可用于单细胞 RNA、涡流动力学及鸟群等系统的高保真建模。在多个科学数据集上的实验表明，KI 的动力学重构效果优于现有基线，且仅需其一小部分的训练时间。
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