单一轨迹即可重构
无需预设候选函数库，在跳扩散耦合与非高斯效应下，从单一长时序观测中精确重构多维随机微分方程。
Sun, Wenqing · Liu, Qi · 岳晓乐 · 许勇
Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering 2026
不再需要多次重复实验来估计统计量；仅凭一条长时间观测即可完成闭环识别，降低数据采集成本与安全约束。
符号回归自动导出紧凑的解析表达式，避免了人工指定候选函数库的偏差和维度限制，对非光滑漂移项也能准确重构。
通过累积量基目标，将漂移、连续扩散与跳变引起的贡献解耦，从而同时辨识跳变强度和幅度特征。
在有限采样间隔和显著非高斯跳变效应下，与现有基准方法相比，系数场和跳变参数的辨识精度更高。