Data-driven system identification of the Barabási–Albert Model

Este trabajo compara los métodos Sparse Identification of Nonlinear Dynamics (SINDy) y Nonlinear AutoRegressive Moving Average with eXogenous input (NARMAX) en la tarea de identificación de dinámicas. La comparación consideró sistemas de ecuaciones diferenciales ordinarias (ODE), como los sistemas c...

Full description

Autores:
Contreras Franco, David
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2022
Institución:
Pontificia Universidad Javeriana Cali
Repositorio:
Vitela
Idioma:
eng
OAI Identifier:
oai:vitela.javerianacali.edu.co:11522/2623
Acceso en línea:
https://vitela.javerianacali.edu.co/handle/11522/2623
Palabra clave:
Barabási–Albert Model
System Identification
Data-driven methods
Sparsity
Rights
License
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/