יום ראשון, 4 באוקטובר 2026 LIVE
AI־INFO

כתבה arXiv cs.LG ·

על פרמטרי תנועה לא-רגליים של דינמיקה סקלרית מווידאו: אינווריאנטים, קליברציה וזהיה

On Parameters of Nonlinear Scalar Dynamics from Video: Invariants, Calibration, and Identifiability
המאמר עוסק בפיתוח תאוריה חדשה לזיהוי פרמטרים של דינמיקה סקלרית לא-רגלית מתוך וידאו. התאוריה נותנת תנאים לקליברציה וזהיה של פרמטרים. התאוריה נוסתה על מערכות סימולציה ועל וידאו של פנדולום ושל קפיצה.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2609.38877v1 Announce Type: new Abstract: Physical parameter estimation from video aims to recover the parameters of a known family of governing dynamical equations from pixel observations. Existing identifiability theory for this setting has focused on linear time-invariant (LTI) second-order systems, leaving open what can be identified for nonlinear scalar dynamics. We develop an identifiability theory for nonlinear scalar second-order ODEs, organized by how their velocity dependence interacts with changes of the learned state coordinate. Under a shared non-collapsed state map and explicit same-state velocity-coverage conditions, we show that parameter identifiability depends on the ODE family: some parameters are uniquely identifiable, while in other families only invariant parame
קרא במקור המקורי