时变偏微分方程的贝叶斯稀疏识别方法
【摘要】 在数据驱动的建模中，通过测量或模拟得到时空数据，我们发现基于拉普拉斯先验的贝叶斯稀疏识别方法本文将贝叶斯稀疏识别方法运用于各种时变偏微分方程模型(能有效地恢复时变偏微分方程的稀疏系数方。非线性薛定谔方程和纳维-斯托克斯方程)的方程系程方程反应-扩散方程、、稀疏恢复算法进行比较，证实贝叶斯稀疏识别方法对偏微分方程具有数恢复，将贝叶斯稀疏恢复结果与此外，贝叶斯非常强的稀疏恢复能力方法可以直接得到稀疏恢复解的误差方差，由此可以直接判定稀疏恢复的效果和可靠性
