Ordinary Differential Equation (ODE):
$$ \frac{d\mathbf{x} }{dt} =\mathbf{f} (\mathbf{x},t) \quad \mathrm{or} \quad d\mathbf{x} =\mathbf{f} (\mathbf{x} ,t)dt $$
✅ 图中描述了一个 function,这个函数没有闭式解,而是 \(\mathbf{x}\) 随着时间的变化。
✅ \(f(\mathbf{x},t)\) 描述的是一个随时间变化的场 \(f(\mathbf{x},t)\) 可以是一个用网络拟合的结果。
Analytical Solution:
$$ \mathbf{x} (t)=\mathbf{x} (0)+\int_{0}^{t} \mathbf{f} (\mathbf{x} ,\tau )d\tau $$
✅ 这个积分经常无法计算,因此把离散化。
Iterative Numerical Solution:
$$ \mathbf{x} (t+\Delta t)\approx \mathbf{x} (t)+\mathbf{f} (\mathbf{x} (t),t)\Delta t $$
Stochastic Differential Equation (SDE):
✅ \(\sigma \) 描述 noise 的 scale。\(\omega _ t\) 描述噪声。
✅ SDE 在每个时间步注入高斯白噪声。因此多次求解 \(\mathbf{x}(t)\) 的结果是不一样的。