Notice bibliographique
Résumé
The ordinary differential equation (ODE) models are prominent to characterize the mechanism of dynamical systems with various applications in biology, engineering, and many other areas. While the form of ODE models is often proposed based on the understanding or assumption of the dynamical systems, the values of ODE model parameters are often unknown. Hence, it is of great interest to estimate the ODE parameters once the observations of dynamic systems become available. The parameter cascade method initially proposed by [@parcascade] is shown to provide an accurate estimation of ODE parameters from the noisy observations at a low computational cost. This method is further promoted with the implementation in the R package CollocInfer by [@CollocInfer]. However, one bottleneck in using CollocInfer to implement the parameter cascade method is the tedious derivations and coding of the Jacobian and Hessian matrices required by the objective functions for doing estimation. We develop an R package pCODE to implement the parameter cascade method, which has the advantage that the users are not required to provide any Jacobian or Hessian matrices. Functions in the pCODE package accommodate users for estimating ODE parameters along with their variances and tuning the smoothing parameters. The package is demonstrated and assessed with four simulation examples with various settings. We show that pCODE offers a derivative-free procedure to estimate any ODE models where its functions are easy to understand and apply. Furthermore, the package has an online Shiny app at .
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,005 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».