书目信息 机读格式(MARC)
深度学习在非线性动力系统求解中的应用
| ISBN/价格： | 978-7-121-51536-1:CNY98.00 |
|---|---|
| 作品语种： | chi |
| 出版国别： | CN 110000 |
| 题名责任者项： | 深度学习在非线性动力系统求解中的应用/.林子飞著 |
| 出版发行项： | 北京:,电子工业出版社:,2025.06 |
| 载体形态项： | 200页:;+24cm |
| 提要文摘： | 本书首先梳理随机动力模型、分数阶微积分及深度学习核心算法基础,重点提出改进水库计算、混沌控制、分数阶求解三种创新算法,解决Levy噪声激励系统求解、混沌特性控制及分数阶模型高效计算等关键问题。具体通过随机Lorenz、Lotka-Volterra、Chen金融混沌等典型系统,验证算法在不同噪声强度下的精度与效率优势,并结合多尺度法、随机平均法分析分数阶时滞经济周期模型的动力特性;还创新性地将截尾Levy飞行模型、随机矩阵理论与时空信息转换机结合,应用于金融极端事件预测,通过机器学习实现噪声识别与参数估计。 |
| 题名主题： | 机器学习 应用 非线性方程 动力系统(数学) |
| 中图分类： | O175.14 |
| 个人名称等同： | 林子飞 著 |
| 记录来源： | CN LCTBU 20260227 |