步态生物力学应用中随机系统预测问题
The Problem of Stochastic System Prediction in Gait Biomechanics Applications
AI总结：
本文针对步态摆动期下肢双连杆摆模型，建立非线性伊藤随机微分方程，通过谱分析、不变测度计算及神经SDE参数估计，解决随机系统预测问题。
AI中文摘要：
本文分析了一个双连杆摆的随机动力学，该摆模拟步态周期摆动阶段的下肢节段（大腿和小腿）。我们使用四维相空间中的非线性伊藤随机微分方程组来描述该模型，并考虑外部和内部随机扰动。我们对离散Kolmogorov算子进行谱分析，计算平稳不变测度，并使用神经随机微分方程（Neural SDEs）估计扩散参数。
英文摘要：
This paper analyzes the stochastic dynamics of a two-link pendulum that models lower limb segments (the thigh and shank) during the swing phase of the gait cycle. We describe the model using a system of non-linear Ito stochastic differential equations in a four-dimensional phase space under both external and internal random perturbations.We perform a spectral analysis of the discrete Kolmogorov operator, compute the stationary invariant measure, and estimate diffusion parameters using Neural Stochastic Differential Equations (Neural SDEs).
