論文の概要: Deep reconstruction of strange attractors from time series
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.05909v3
- Date: Thu, 22 Oct 2020 12:02:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-01 04:40:20.475019
- Title: Deep reconstruction of strange attractors from time series
- Title（参考訳）: 時系列からのストレンジアトラクタの深部復元
- Authors: William Gilpin
- Abstract要約: 低次元の時系列のみから隠れた支配座標を推定しなければならないという、逆の極限について検討する。
本手法は, 合成システムと現実システムの奇妙な魅力を再構築するものである。
患者の心電図, 神経スパイク, オールド・フェイスフルの噴火など, 多様なシステムにおける動的アトラクションの発見に本手法を応用した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.09170287691728
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Experimental measurements of physical systems often have a limited number of
independent channels, causing essential dynamical variables to remain
unobserved. However, many popular methods for unsupervised inference of latent
dynamics from experimental data implicitly assume that the measurements have
higher intrinsic dimensionality than the underlying system---making coordinate
identification a dimensionality reduction problem. Here, we study the opposite
limit, in which hidden governing coordinates must be inferred from only a
low-dimensional time series of measurements. Inspired by classical analysis
techniques for partial observations of chaotic attractors, we introduce a
general embedding technique for univariate and multivariate time series,
consisting of an autoencoder trained with a novel latent-space loss function.
We show that our technique reconstructs the strange attractors of synthetic and
real-world systems better than existing techniques, and that it creates
consistent, predictive representations of even stochastic systems. We conclude
by using our technique to discover dynamical attractors in diverse systems such
as patient electrocardiograms, household electricity usage, neural spiking, and
eruptions of the Old Faithful geyser---demonstrating diverse applications of
our technique for exploratory data analysis.
- Abstract（参考訳）: 物理的システムの実験的測定は、しばしば限られた数の独立したチャネルを持ち、必須の動的変数は観測されないままである。
しかし、実験データから潜在力学を教師なしで推測する多くの一般的な方法は、測定値が基礎となる系よりも内在次元が高いと暗黙的に仮定している。
ここでは、低次元の時系列のみから隠れた支配座標を推定しなければならない反対限について検討する。
カオス的誘引器の部分観察のための古典的解析手法に着想を得て,新しい遅延空間損失関数を訓練したオートエンコーダからなる一変量および多変量時系列の一般的な埋め込み手法を導入する。
提案手法は,既存の技術よりも,合成システムや現実システムの奇妙な魅力を再構築し,確率的システムの一貫した予測表現を生成することを示す。
本研究では, 患者心電図, 家庭電気利用, 神経スパイク, オールド・フェイスフル・ガイザーの噴火などの多様なシステムにおける動的アトラクションの発見に, 本手法の探索データ解析への応用を実証する。
関連論文リスト
- Learning Controlled Stochastic Differential Equations [61.82896036131116]
本研究では,非一様拡散を伴う連続多次元非線形微分方程式のドリフト係数と拡散係数の両方を推定する新しい手法を提案する。
我々は、(L2)、(Linfty)の有限サンプル境界や、係数の正則性に適応する学習率を持つリスクメトリクスを含む、強力な理論的保証を提供する。
当社のメソッドはオープンソースPythonライブラリとして利用可能です。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-04T11:09:58Z) - Simultaneous Dimensionality Reduction for Extracting Useful Representations of Large Empirical Multimodal Datasets [0.0]
我々は,高次元データから低次元記述を得る手段として,次元減少の科学に焦点をあてる。
我々は,システム内の複雑な相互作用や高次元力学系など,従来の仮定に反する実世界のデータによって引き起こされる課題に対処する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-23T21:27:40Z) - Attractor Memory for Long-Term Time Series Forecasting: A Chaos Perspective [63.60312929416228]
textbftextitAttraosはカオス理論を長期時系列予測に取り入れている。
本研究では,AttraosがPatchTSTと比較して,パラメータの12分の1しか持たない主流データセットやカオスデータセットにおいて,LTSF法よりも優れていることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-18T05:35:01Z) - Unsupervised learning of quantum many-body scars using intrinsic
dimension [0.0]
量子多体散乱系は熱的および非熱的散乱固有状態の両方をスペクトルに含んでいる。
このスカーリング現象は、様々な量子工学の応用においてデコヒーレンスを回避するための潜在的な道のりとなる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-15T16:04:09Z) - Graph Spatiotemporal Process for Multivariate Time Series Anomaly
Detection with Missing Values [67.76168547245237]
本稿では,グラフ時間過程と異常スコアラを用いて異常を検出するGST-Proという新しいフレームワークを提案する。
実験結果から,GST-Pro法は時系列データ中の異常を効果的に検出し,最先端の手法より優れていることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-11T10:10:16Z) - TANGO: Time-Reversal Latent GraphODE for Multi-Agent Dynamical Systems [43.39754726042369]
連続グラフニューラルネットワークに基づく常微分方程式(GraphODE)により予測される前後の軌跡を整列するソフト制約として,単純かつ効果的な自己監督型正規化項を提案する。
時間反転対称性を効果的に課し、古典力学の下でより広い範囲の力学系にわたってより正確なモデル予測を可能にする。
様々な物理システムに対する実験結果から,提案手法の有効性が示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-10T08:52:16Z) - Capturing dynamical correlations using implicit neural representations [85.66456606776552]
実験データから未知のパラメータを復元するために、モデルハミルトンのシミュレーションデータを模倣するために訓練されたニューラルネットワークと自動微分を組み合わせた人工知能フレームワークを開発する。
そこで本研究では, 実時間から多次元散乱データに適用可能な微分可能なモデルを1回だけ構築し, 訓練する能力について述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-08T07:55:36Z) - Learning Fine Scale Dynamics from Coarse Observations via Inner
Recurrence [0.0]
最近の研究は、ディープニューラルネットワーク(DNN)による未知のシステムの進化に関するデータ駆動学習に焦点を当てている。
本稿では,このような粗い観測データから微細な力学を学習するための計算手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-03T20:28:52Z) - Consistency of mechanistic causal discovery in continuous-time using
Neural ODEs [85.7910042199734]
ダイナミカルシステムの研究において,連続時間における因果的発見を検討する。
本稿では,ニューラルネットワークを用いた因果探索アルゴリズムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-06T08:48:02Z) - Learning Continuous System Dynamics from Irregularly-Sampled Partial
Observations [33.63818978256567]
グラフ構造を持つ多エージェント動的システムをモデル化するための潜在常微分方程式生成モデルLG-ODEを提案する。
高次元軌跡の埋め込みと連続潜伏系力学を同時に学習することができる。
我々のモデルは、教師なしの方法で初期状態を推論できるグラフニューラルネットワークによってパラメータ化された新しいエンコーダを採用している。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-08T01:02:22Z) - Stochastically forced ensemble dynamic mode decomposition for
forecasting and analysis of near-periodic systems [65.44033635330604]
本稿では,観測力学を強制線形系としてモデル化した新しい負荷予測手法を提案する。
固有線型力学の利用は、解釈可能性やパーシモニーの観点から、多くの望ましい性質を提供することを示す。
電力グリッドからの負荷データを用いたテストケースの結果が提示される。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-08T20:25:52Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。