Implicit Runge-Kutta based sparse identification of governing equations in biologically motivated systems
8.0
来源：
Nature
发布时间：
2025-09-02 19:32
摘要：
本研究提出了一种基于隐式Runge-Kutta方法的稀疏识别框架IRK-SINDy，旨在从稀疏和噪声数据集中发现生物系统的控制方程。该框架结合了高阶隐式Runge-Kutta方法与稀疏识别，展示了在多种基准问题上的有效性，包括线性和非线性振荡器、捕食者-猎物动态等。研究结果表明，IRK-SINDy在数据稀缺和噪声条件下表现出色，为生物医学领域的建模提供了新的思路和方法。
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关键证据
提出了一种新型的数据驱动框架IRK-SINDy，展示了在数据稀缺和噪声条件下的鲁棒性。
通过数值实验验证了该框架在捕食者-猎物动态等生物相关模型中的有效性。
研究表明该方法在生物系统建模中具有重要的应用潜力。
真实性检查
否
AI评分总结
本研究提出了一种基于隐式Runge-Kutta方法的稀疏识别框架IRK-SINDy，旨在从稀疏和噪声数据集中发现生物系统的控制方程。该框架结合了高阶隐式Runge-Kutta方法与稀疏识别，展示了在多种基准问题上的有效性，包括线性和非线性振荡器、捕食者-猎物动态等。研究结果表明，IRK-SINDy在数据稀缺和噪声条件下表现出色，为生物医学领域的建模提供了新的思路和方法。