@misc{9246682,
  abstract     = {{Systemidentifiering handlar om att skapa modeller som beskriver ett system utifrån mätningar. Fokus i den här texten ligger på dynamiska system som styrs av ordinära differentialekvationer. Avvägningen mellan en noggrann modell och en modell som ̈ar lätt att förstå, tas upp. Metoden SINDy bygger på att konstruera ett bibliotek av funktioner som används för att optimera f i ekvationen x’ = f(x). Metoderna minsta kvadrat, Lasso och upprepad minsta kvadrat med trösklar används i SINDy för att ta reda på vilka funktioner som approximerar f. Metoderna testas för att
ta reda på vilka som ger en gles lösning med få parametrar som ̈ar lätt att förstå. En autoencoder implementeras och tränas för att kunna hitta en enklare representation av mätdatan och samtidigt ta fram en gles modell genom SINDy. I resultatet jämfördes metoderna minsta kvadrat, Lasso och upprepad minsta kvadrat med trösklar med autoencodern. Resultatet visar att Lasso och upprepad
minsta kvadrat gav glesa lösningar i vissa fall, medan minsta kvadrat-lösningen inte gav lösningar som är glesa. Autoencodern fungerade i vissa fall, i vissa fall inte.}},
  author       = {{Lagerlund, Jonatan}},
  issn         = {{1654-6229}},
  language     = {{swe}},
  note         = {{Student Paper}},
  series       = {{Bachelor's Theses in Mathematical Sciences}},
  title        = {{Glesa metoder för identifiering av olinjära dynamiska system från mätdata}},
  year         = {{2026}},
}