将SciML Julia直升机挑战赛与微观预测.Org
helicopter的Python项目详细描述
直升机
用叉子叉我
微型回购，在微预测网站在
它还包含一些代码片段，说明如何：
- 检索和解释双变量流数据微预测网站在
- 拟合copula函数
- 提交预测报告
有关详细说明，请参见article。在
背景资料
是的，这是一个Python软件包，但它的灵感来自麻省理工学院SciML小组的chrisrackausckas创建的直升机Julia挑战赛。在那次挑战中 参赛者从直升机上得到不完整的数据，并要求他们推断潜在的动态。在
- 直升机录像https://www.youtube.com/watch?v=2g1-sDZ3BVw
- 挑战首页https://github.com/SciML/HelicopterSciML.jl
- 克里斯将在2020年7月26日的研讨会上教授如何从第一原理模型中自动发现缺失的物理方程。在https://juliacon.org/2020/注册JuliaCon
Julia挑战赛的目标是利用自动化工具发现一个物理上可解释的模型，它可以准确地预测系统的动态。在
快速浏览直升机数据
import pandas as pd
data = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/SciML/HelicopterSciML.jl/master/data/Lab-Helicopter_Experimental-data.csv').plot()
直升机隐含数据拟合
见helicopter/exploratory/helicopula.py
如果您喜欢笔记本电脑：
https://github.com/microprediction/PDCI/blob/master/helicopula.ipynb
- 项目
标签：
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