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下图展示了一个线性动力系统的例子,其动力学是一个向量自回归的模型,实验结果如下所示,图a是使用遗传算法对不同的初始条件进行迭代进化的结果,纵轴表示动力学解耦的程度,横坐标代表迭代步数。从图中,我们可以看出:随着迭代的增加,动力学解耦程度也逐渐增加,图b表示不同的粗粒化尺度会影响优化到[[动力学解耦]]的程度,结果发现只有scale=2和6时可能达到动力学解耦,因此尺度的选择也很重要。
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下图展示了一个线性动力系统的例子,其动力学是一个向量自回归的模型,实验结果如下所示,图a是使用遗传算法对不同的初始条件进行迭代进化的结果,纵轴表示动力学解耦的程度,横坐标代表迭代步数。从图中,我们可以看出:随着迭代的增加,动力学解耦程度也逐渐增加,图b表示不同的粗粒化尺度会影响优化到[[动力学解耦]]的程度,每个尺度下我们使用不同的初始化进行多次实验,结果按照升序排列,实验发现只有scale=2和6时可能达到动力学解耦,因此尺度的选择也很重要。
    
[[文件:动力学解耦例子2.png|居左|600x600像素|线性动力学解耦例子]]
 
[[文件:动力学解耦例子2.png|居左|600x600像素|线性动力学解耦例子]]
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