ZENO模型实现非线性滤波与极限环恢复

Aaditya Prasad等人提出ZENO模型，利用神经算子优化Zakai方程物理信息损失，以近似潜变量随机动态系统的未归一化滤波分布。该方法结合期望最大化框架，在双阱系统、范德波尔振子及洛伦兹系统等模拟案例中验证了其推断后验分布与学习SDE参数的准确性。最新研究表明，ZENO能从全脑成像数据中恢复线虫运动相关的极限环，展示了其在非线性滤波与动态推断中的应用潜力。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。