論文の概要: Learning Constrained Dynamics with Gauss Principle adhering Gaussian Processes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.11238v1
• Date: Thu, 23 Apr 2020 15:26:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-10 09:39:19.964823
• Title: Learning Constrained Dynamics with Gauss Principle adhering Gaussian Processes
• Title（参考訳）: ガウス原理による制約付きダイナミクスの学習
• Authors: A. Rene Geist and Sebastian Trimpe
• Abstract要約: 本稿では,解析力学からの洞察とガウス過程の回帰を組み合わせ,モデルのデータ効率と制約整合性を改善することを提案する。 本モデルにより,制約付きシステムのデータから制約なしシステムの加速度を推定できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.643999306446022
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The identification of the constrained dynamics of mechanical systems is often challenging. Learning methods promise to ease an analytical analysis, but require considerable amounts of data for training. We propose to combine insights from analytical mechanics with Gaussian process regression to improve the model's data efficiency and constraint integrity. The result is a Gaussian process model that incorporates a priori constraint knowledge such that its predictions adhere to Gauss' principle of least constraint. In return, predictions of the system's acceleration naturally respect potentially non-ideal (non-)holonomic equality constraints. As corollary results, our model enables to infer the acceleration of the unconstrained system from data of the constrained system and enables knowledge transfer between differing constraint configurations.
• Abstract（参考訳）: 機械システムの制約付きダイナミクスの同定は、しばしば困難である。 学習方法は分析分析を容易にするが、トレーニングにはかなりの量のデータを必要とする。 本稿では,解析力学からの洞察とガウス過程の回帰を組み合わせ,モデルのデータ効率と制約整合性を改善することを提案する。 その結果はガウスのプロセスモデルであり、予測が最小制約というガウスの原理に従うような事前制約知識が組み込まれている。 その見返りとして、システムの加速の予測は自然に非理想的(非)ホロノミック等式制約を尊重する。 本モデルでは,制約付きシステムのデータから制約なしシステムの加速度を推定し,異なる制約構成間の知識伝達を可能にする。

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