摘要
动态模型学习作为理解和预测复杂系统行为的关键方法，近年来受到越来越多的关注。
JupyterNotebook作为一种交互式计算环境，为动态模型学习提供了灵活、可视化和可重复的平台。
本文综述了基于Jupyter的动态模型学习与实践平台研究现状。
首先，介绍了动态模型学习、JupyterNotebook的相关概念；其次，分析了国内外在该领域的研究现状，包括平台架构、功能模块、关键技术以及应用案例；然后，探讨了主要研究方法，包括模型构建、训练与评估、可视化与交互等；最后，对现有平台的优势和不足进行了总结，并展望了未来的发展趋势。
关键词：动态模型学习；JupyterNotebook；交互式平台；可视化；模型训练
动态模型学习旨在构建能够描述系统随时间变化规律的数学模型。
与静态模型不同，动态模型关注的是系统状态的演变过程，能够捕捉系统内部的因果关系和反馈机制。
常见的动态模型包括微分方程模型、差分方程模型、状态空间模型、基于Agent的模型等，它们被广泛应用于物理学、工程学、生物学、经济学等领域。
JupyterNotebook是一种开源的Web应用，它允许用户创建和共享包含代码、方程式、可视化和文本的文档。
其核心功能在于交互式计算，用户可以逐步执行代码块，并实时查看结果，这为动态模型学习提供了极大的便利。
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