연구진이 노이즈가 많은 고차원 측정 데이터에서 잠재 역학 시스템을 식별하는 DYSCO 알고리즘을 발표했어요. DYSCO는 여러 독립적인 노이즈 뷰를 활용하여 신호와 노이즈를 분리하고, 잠재 궤적과 제어 역학을 복구해요.
구조화된 함수 기반에서 역학을 매개변수화하여 아핀 게이지 내에서 제어 방정식을 기호적으로 복구할 수 있어요. 가우시안 및 포아송 관측 노이즈 환경에서 강한 식별에 대한 이론적 보장을 제공해요.
혼돈, 진동, 금속성 등 다양한 역학적 영역에서 잠재 궤적과 흐름장을 정확하게 복구하는 것을 실험적으로 입증했어요.