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【24h】

Consistent recursive parameter estimation of partial differential equation models

机译:偏微分方程模型的一致递归参数估计

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摘要

This article introduces a new residual-based recursive parameter estimation algorithm for linear partial differential equations. The main idea is to replace the unmeasurable noise variables by estimates of the noise and to compute recursively both the model parameters and the noise estimates. It is proven that under some mild assumptions the estimated parameters converge to the true values with probability one. Numerical examples that demonstrate the effectiveness of the proposed approach are also provided.
机译:本文介绍了一种新的基于残差的线性偏微分方程递归参数估计算法。主要思想是用噪声估计值替代无法测量的噪声变量,并递归计算模型参数和噪声估计值。事实证明,在一些温和的假设下,估计参数以概率1收敛到真实值。数值示例也证明了该方法的有效性。

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