Il s'agit de l'application Windows DataDrivenDiffEq.jl, dont la dernière version est téléchargeable sous le nom v1.9.0sourcecode.tar.gz. Elle peut être exécutée en ligne sur l'hébergeur gratuit OnWorks pour postes de travail.
Téléchargez et exécutez en ligne cette application nommée DataDrivenDiffEq.jl avec OnWorks gratuitement.
Suivez ces instructions pour exécuter cette application :
- 1. Téléchargé cette application sur votre PC.
- 2. Entrez dans notre gestionnaire de fichiers https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX avec le nom d'utilisateur que vous voulez.
- 3. Téléchargez cette application dans ce gestionnaire de fichiers.
- 4. Démarrez n'importe quel émulateur en ligne OS OnWorks à partir de ce site Web, mais un meilleur émulateur en ligne Windows.
- 5. Depuis le système d'exploitation OnWorks Windows que vous venez de démarrer, accédez à notre gestionnaire de fichiers https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX avec le nom d'utilisateur que vous souhaitez.
- 6. Téléchargez l'application et installez-la.
- 7. Téléchargez Wine depuis les dépôts de logiciels de vos distributions Linux. Une fois installé, vous pouvez ensuite double-cliquer sur l'application pour les exécuter avec Wine. Vous pouvez également essayer PlayOnLinux, une interface sophistiquée sur Wine qui vous aidera à installer des programmes et des jeux Windows populaires.
Wine est un moyen d'exécuter un logiciel Windows sur Linux, mais sans Windows requis. Wine est une couche de compatibilité Windows open source qui peut exécuter des programmes Windows directement sur n'importe quel bureau Linux. Essentiellement, Wine essaie de ré-implémenter suffisamment de Windows à partir de zéro pour qu'il puisse exécuter toutes ces applications Windows sans avoir réellement besoin de Windows.
CAPTURES D'ÉCRAN
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DataDrivenDiffEq.jl
DESCRIPTION
DataDrivenDiffEq.jl est un package permettant de trouver automatiquement des systèmes d'équations à partir d'un jeu de données. Les méthodes de ce package prennent en compte les données et renvoient le modèle qui les a générées. Un modèle connu n'est pas requis en entrée. Ces méthodes permettent d'estimer des modèles sans équations et basés sur des équations pour des équations différentielles discrètes, continues ou des applications directes.
Features
- Il existe deux principaux types d'estimation, selon que vous souhaitez que le résultat soit compréhensible par l'homme.
- Identification structurelle
- Estimation structurelle
- Résultat lisible par l'homme sous forme symbolique
- Prédit la dérivée et génère une série chronologique correcte, mais n'est pas nécessairement lisible par l'homme
- Exemples disponibles
Langage de programmation
Julia
Catégories
Cette application peut également être téléchargée depuis https://sourceforge.net/projects/datadrivendiffeq-jl.mirror/. Elle est hébergée sur OnWorks afin de pouvoir être exécutée en ligne plus facilement depuis l'un de nos systèmes d'exploitation gratuits.
