Identificazione sparsa di sistemi dinamici non lineari

In questa tesi di laurea viene studiato l'algoritmo SINDy (Sparse Identification of Nonlinear Dynamics) per la stima di sistemi dinamici non lineari. Questo approccio è particolarmente utile per sistemi con un numero ristretto di termini importanti nella loro equazione di stato, che si traduce in una rappresentazione sparsa della dinamica. La stima di sistemi dinamici non lineari è un problema di grande rilevanza in diversi campi scientifici e ingegneristici. Molti sistemi fisici, come il sistema di Lorenz, sono intrinsecamente non lineari e la loro dinamica è governata da equazioni differenziali non lineari. La stima precisa di tali sistemi è fondamentale per la loro simulazione, controllo e previsione. Oltre all'implementazione dell'algoritmo SINDy su diversi sistemi modello, la tesi sviluppa una variante dell'algoritmo SINDy senza stima del parametro di sparsità. I risultati ottenuti dimostrano l'efficacia dell'algoritmo SINDy per la stima di sistemi dinamici non lineari. La variante dell'algoritmo SINDy senza stima del parametro di sparsità si dimostra un metodo promettente per la stima di sistemi con un numero elevato di variabili.