arXiv 机器学习· Tianyi Yang, Thomas Beckers·· 6 小时前AI 评分26
用于高斯过程分布式端口哈密顿系统的结构感知空间核函数
Structure-Aware Spatial Kernels for Gaussian Process Distributed Port-Hamiltonian Systems
AI 导读
研究者针对高斯过程分布式端口哈密顿系统（GP-dPHS）提出一种结构感知核函数设计，以解决标准平稳核在空间异质系统中效率低下的问题。该方法通过张量积协方差剔除不相关的状态坐标并解耦状态与空间依赖，支持直接融入空间异质性先验而无需解析描述。非线性弦数值实验表明，结构解耦持续提升了重建精度，且匹配刚度分布的空间核在力场与轨迹重建上收益显著。
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