論文の概要: Deep Learning of Chaos Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.10980v1
• Date: Thu, 23 Apr 2020 05:50:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-10 09:19:10.670542
• Title: Deep Learning of Chaos Classification
• Title（参考訳）: カオス分類の深層学習
• Authors: Woo Seok Lee and Sergej Flach
• Abstract要約: 我々は,2次元チリコフ標準写像のカオス的および規則的ダイナミクスを識別する人工ニューラルネットワークを訓練する。 有限長軌跡を用いて、リアプノフ指数を評価する必要がある従来の数値法と比較する。 その結果,畳み込みニューラルネットワークは優れたカオス指標として利用できることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.26651200086513094
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We train an artificial neural network which distinguishes chaotic and regular dynamics of the two-dimensional Chirikov standard map. We use finite length trajectories and compare the performance with traditional numerical methods which need to evaluate the Lyapunov exponent. The neural network has superior performance for short periods with length down to 10 Lyapunov times on which the traditional Lyapunov exponent computation is far from converging. We show the robustness of the neural network to varying control parameters, in particular we train with one set of control parameters, and successfully test in a complementary set. Furthermore, we use the neural network to successfully test the dynamics of discrete maps in different dimensions, e.g. the one-dimensional logistic map and a three-dimensional discrete version of the Lorenz system. Our results demonstrate that a convolutional neural network can be used as an excellent chaos indicator.
• Abstract（参考訳）: 2次元チリコフ標準写像のカオス的および規則的ダイナミクスを区別する人工ニューラルネットワークを訓練する。 有限長軌跡を用いて,ライプノフ指数の評価に必要な従来の数値法と比較した。 ニューラルネットワークは、従来のリアプノフ指数計算が収束しそうにない10のリアプノフ時間までの短い期間において優れた性能を有する。 様々な制御パラメータに対するニューラルネットワークのロバスト性、特に1セットの制御パラメータでトレーニングし、相補的なセットでテストに成功していることを示す。 さらに、ニューラルネットワークを用いて、ロレンツシステムの1次元ロジスティックマップや3次元離散バージョンなど、異なる次元の離散写像のダイナミクスをうまくテストする。 その結果,畳み込みニューラルネットワークは優れたカオス指標として利用できることを示した。

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