稀缺观测精准重建
面向网络新兴动力学，本方法以随机骨架建模，在稀缺、不规则、含噪观测下实现高精度插值与外推，并能快速适应新动力学。
崔佳旭 · Qipeng, Wang · Sun, Bingyi · Liu, Jiming · 杨博
Science China Information Sciences 2024
在多个网络动力学任务中，所需观测数据比例降至约6%，大幅降低数据采集成本。
基于随机骨架的神经ODE过程能够快速适应未见过的网络新兴动力学，无需针对每个系统重新设计模型。
学习新动力学的速度提升三个数量级，使大规模网络分析在计算上可行。