본 연구는 시뮬레이션 및 실험 데이터의 다양한 신뢰도를 고려한 새로운 SINDy 프레임워크를 제시합니다. 불균일한 노이즈 수준을 반영하기 위해 Ensemble SINDy와 Weak SINDy를 결합하여 가중 회귀 방식을 사용합니다. 다양한 벤치마크 시스템에서 검증 결과, 이 방법은 이질적인 노이즈의 부정적인 영향을 완화하고 저품질 데이터도 활용하여 모델 복원을 개선합니다.
일반 미분 방정식 및 편미분 방정식을 포함한 여러 벤치마크 시스템에서 방법론을 검증했습니다. 이중 진자 시스템의 동역학 예측에서 Multi-Fidelity 통합의 이점을 확인했습니다.
저렴하고 품질이 낮은 측정값도 고품질 데이터만 사용할 때와 유사하거나 더 나은 모델 복원을 가능하게 합니다.