基本信息

---

下载

文档摘要

---

数据同化与机器学习融合：解锁非线性系统估计的新范式

一、引言

1.1研究背景与意义

在科学与工程的众多领域，非线性系统广泛存在，其复杂的动态行为吸引着众多学者的关注。从物理学中的量子系统、天体力学中的行星轨道，到生物学中的生态系统、医学中的生理模型，再到经济学中的市场波动、气象学中的气候预测等，非线性系统无处不在。例如，在气象领域，大气的运动受到多种因素的影响，包括太阳辐射、地球自转、地形地貌以及大气内部的物理过程等，这些因素之间的相互作用使得大气系统呈现出强烈的非线性特征，一个微小的初始扰动可能会在后续的发展中引发巨大的变化，如蝴蝶效应所描述的那样。在生态系统中，物种之间的相互依存和竞争