90% 数据缺失也能补：先重构动力学几何再填补时序
bravo_abad · x · 2026-09-20
Wu 等人的新方法处理高缺失率科学时间序列时，不再直接从观测相关性预测缺失值，而是先恢复动力系统的几何结构：利用延迟嵌入（delay embedding），单个完整观测变量即可重构系统的状态空间吸引子，不完整变量给出部分重构；再用高斯过程学习两个重构流形之间的映射来填补缺失状态。巧妙之处在于不让机器学习从零发现动力学，而是以动力系统理论作为先验——同一系统的不同观测应编码等价的状态空间结构。
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