Название исследуемой задачи: | Классификация траекторий динамических систем с помощью физически-информированных нейросетей |
---|---|
Тип научной работы: | НИР |
Автор: | Терентьев Александр Андреевич |
Научный руководитель: | д. ф.-м. н. Стрижов Вадим Викторович |
Целью работы является проверка гипотезы о возможности классификации тракеторий физических систем по лагранжианам, а также задачей сатвить предложить метод для данной классификации. Идея состоит в том, чтобы сначала восстановить лагранжиан системы, которая могла бы породить данную траеторию. Лагранжиан восстанавливается с помощью физически-информированных Лагражевых нейронных сетей. Предложена норма, которая вводится на пространстве лагранжианов. Она используется как метрика для метрических методов классификации. В основном для многомерных классификаций используется светрочные нейронные сети, в предположении, что существуют статистические свзяи, между ближайшими точками временного ряда. Данные методы хорошо себя показывают во многих задачах, где эти связи являются прелбладающими. Но для физических систем такие методы не подходят, и предлагается использовать знания о физических связах систем, для выбранных Ларанжевых нейронных сетей этим знанием является закон сохранения энергии.
- git clone this repository.
- Create new conda environment and activate it
- Run