Dynamics on 中文AI术语词典https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/tags/dynamics/Recent content in Dynamics on 中文AI术语词典Hugozh-cnSat, 18 Jul 2026 11:44:45 +0000经验动态建模https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/empirical_dynamic_modeling/Sat, 18 Jul 2026 11:16:12 +0000https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/empirical_dynamic_modeling/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>经验动态建模（EDM）是一种分析非线性动力系统的框架，它利用观测数据而不假设特定的参数形式。该方法依赖于Takens嵌入定理，通过重建状态空间来揭示系统内部的因果结构和动态规律。</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>一种非参数统计方法，用于从观测时间序列数据中重构复杂系统的动态特性。</p> <h2 id="key-concepts">Key Concepts</h2> <ul> <li>状态空间重构</li> <li>Takens定理</li> <li>非线性</li> <li>因果推断</li> </ul> <h2 id="use-cases">Use Cases</h2> <ul> <li>生态种群预测</li> <li>神经科学信号分析</li> <li>金融市场波动性预测</li> </ul> <h2 id="related-terms">Related Terms</h2> <ul> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/time-series-analysis-%E6%97%B6%E9%97%B4%E5%BA%8F%E5%88%97%E5%88%86%E6%9E%90/">Time series analysis (时间序列分析)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/chaos-theory-%E6%B7%B7%E6%B2%8C%E7%90%86%E8%AE%BA/">Chaos theory (混沌理论)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/state-space-%E7%8A%B6%E6%80%81%E7%A9%BA%E9%97%B4/">State space (状态空间)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/causal-discovery-%E5%9B%A0%E6%9E%9C%E5%8F%91%E7%8E%B0/">Causal discovery (因果发现)</a></li> </ul>连续时间（continuous-time）https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/continuous_time/Sat, 18 Jul 2026 10:56:05 +0000https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/continuous_time/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>连续时间模型使用微分方程描述系统动态，允许状态随时间平滑演化。在人工智能中，这体现在神经常微分方程（Neural ODEs）等应用中&hellip;</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>一种建模方法，其中变量在连续域上平滑变化，而非离散步骤。</p> <h2 id="key-concepts">Key Concepts</h2> <ul> <li>微分方程</li> <li>神经常微分方程</li> <li>平滑动态</li> <li>时序建模</li> </ul> <h2 id="use-cases">Use Cases</h2> <ul> <li>神经常微分方程</li> <li>物理信息机器学习</li> <li>不规则时间序列数据</li> </ul> <h2 id="related-terms">Related Terms</h2> <ul> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/%E7%A6%BB%E6%95%A3%E6%97%B6%E9%97%B4-discrete-time/">离散时间 (Discrete-Time)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E5%B8%B8%E5%BE%AE%E5%88%86%E6%96%B9%E7%A8%8B-neural-ode/">神经常微分方程 (Neural ODE)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/%E5%8A%A8%E5%8A%9B%E7%B3%BB%E7%BB%9F-dynamical-systems/">动力系统 (Dynamical Systems)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/%E6%97%B6%E9%97%B4%E5%BA%8F%E5%88%97%E5%88%86%E6%9E%90-time-series-analysis/">时间序列分析 (Time Series Analysis)</a></li> </ul>哈密顿量https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/hamiltonian/Sat, 18 Jul 2026 10:51:52 +0000https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/hamiltonian/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>哈密顿量起源于经典力学，代表系统中动能和势能的总和。在AI中，哈密顿神经网络（HNNs） incorporates 这一概念以学习动态系统&hellip;</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>表示系统总能量的函数，用于受物理启发的AI模型中以模拟动力学并保持能量守恒。</p> <h2 id="key-concepts">Key Concepts</h2> <ul> <li>能量守恒</li> <li>辛积分</li> <li>神经常微分方程 (Neural ODEs)</li> <li>物理先验</li> </ul> <h2 id="use-cases">Use Cases</h2> <ul> <li>分子动力学模拟</li> <li>天气预报</li> <li>具有物理约束的机器人运动规划</li> </ul> <h2 id="related-terms">Related Terms</h2> <ul> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/lagrangian-%E6%8B%89%E6%A0%BC%E6%9C%97%E6%97%A5%E9%87%8F/">Lagrangian (拉格朗日量)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/neural-ode-%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E5%B8%B8%E5%BE%AE%E5%88%86%E6%96%B9%E7%A8%8B/">Neural ODE (神经常微分方程)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/physics-informed-ml-%E7%89%A9%E7%90%86%E4%BF%A1%E6%81%AF%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0/">Physics-Informed ML (物理信息机器学习)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/dynamics-%E5%8A%A8%E5%8A%9B%E5%AD%A6/">Dynamics (动力学)</a></li> </ul>演进的https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/evolving/Sat, 18 Jul 2026 10:51:07 +0000https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/evolving/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>“演进”一词描述了动态的人工智能模型，这些模型经历持续的学习和适应，而不是在初始训练后保持静态。这一概念是终身学习和在线学习系统的核心。</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>描述通过新数据或反馈持续适应和改进的人工智能系统或算法。</p> <h2 id="key-concepts">Key Concepts</h2> <ul> <li>持续学习</li> <li>适应</li> <li>动态更新</li> <li>终身学习</li> </ul> <h2 id="use-cases">Use Cases</h2> <ul> <li>更新用户偏好的推荐系统</li> <li>适应交通模式的自动驾驶汽车</li> <li>学习新诈骗手法的欺诈检测系统</li> </ul> <h2 id="related-terms">Related Terms</h2> <ul> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/online-learning-%E5%9C%A8%E7%BA%BF%E5%AD%A6%E4%B9%A0/">Online Learning (在线学习)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/drift-%E6%BC%82%E7%A7%BB/">Drift (漂移)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/adaptation-%E9%80%82%E5%BA%94/">Adaptation (适应)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/feedback-loop-%E5%8F%8D%E9%A6%88%E5%BE%AA%E7%8E%AF/">Feedback Loop (反馈循环)</a></li> </ul>