본 논문은 신경망과 같은 대리 모델링의 한계를 극복하기 위해, 적은 데이터셋으로 해석 가능한 제어 방정식을 찾아내는 희소 동역학 식별(SINDy) 방법을 소개합니다.
SINDy는 후보 비선형 항 라이브러리에 대한 희소 회귀를 수행하여 시스템의 제어 방정식을 찾아내며, 기존 벤치마크 시스템에서 효과를 입증했습니다.
본 튜토리얼은 노이즈에 강건한 약형 및 앙상블 기반 변형부터 제약 및 매개변수화된 공식까지 SINDy의 주요 확장을 단계별로 소개하고, 실제 공학 문제에 적용할 수 있도록 돕습니다.