La réalité physique et économique est rarement linéaire. Pour résoudre ce défi, dynBnet intègre des algorithmes de pointe pour générer des approximations linéaires de relations complexes. Le paramètre linearApproximationType propose deux approches majeures : EXTENDED et UNSCENTED. La méthode UNSCENTED est particulièrement recommandée pour les systèmes fortement non linéaires car elle capture mieux les statistiques de moyenne et de covariance sans nécessiter le calcul explicite des matrices jacobiennes. De plus, pour les modèles intégrant des équations différentielles, le paramètre odeApproximationType permet de configurer la précision de la résolution des systèmes ODE, garantissant un équilibre parfait entre fidélité mathématique et rapidité de calcul sur les clusters SAS Viya.
Linéarisation et approximations techniques : comment atteindre une précision extrême pour vos systèmes non linéaires ?
Exemples pour l'action dynBnet
Exécution de base d'un réseau bayésien dynamique
Calcul de l'évolution des croyances avec les tables minimales requises : données d'observation, liens du réseau et rôles des variables.
Configuration avancée de dynBnet
Utilisation de paramètres avancés tels que l'approximation linéaire UNSCENTED, le seuil de synchronisation, les croyances initiales et plusieurs tables de sortie pour une analyse approfondie.