Fugu-MT 論文翻訳(概要): Learning dynamical systems from data: a simple cross-validation perspective

論文の概要: Learning dynamical systems from data: a simple cross-validation perspective

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.05074v1
Date: Thu, 9 Jul 2020 21:26:09 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-12 04:16:27.092649
Title: Learning dynamical systems from data: a simple cross-validation perspective
Title（参考訳）: データから動的システムを学ぶ:単純な相互検証の観点から
Authors: Boumediene Hamzi and Houman Owhadi
Abstract要約: 有限個の観測状態から力学系のベクトル場を回帰することは、そのような系の代理モデルを学ぶ自然な方法である。我々は、これらのエミュレータで使用されるカーネルを学習するための簡単なアプローチとして、クロスバリデーションの変種(カーネルフロー citeOwhadi19とその変種(Maximum Mean DiscrepancyおよびLyapunov exponents)を提示する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.609170287691728
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Regressing the vector field of a dynamical system from a finite number of observed states is a natural way to learn surrogate models for such systems. We present variants of cross-validation (Kernel Flows \cite{Owhadi19} and its variants based on Maximum Mean Discrepancy and Lyapunov exponents) as simple approaches for learning the kernel used in these emulators.
Abstract（参考訳）: 有限個の観測状態から力学系のベクトル場を回帰することは、そのような系の代理モデルを学ぶ自然な方法である。我々は、これらのエミュレータで使用されるカーネルを学習するための簡単なアプローチとして、クロスバリデーションの変種(Kernel Flows \cite{Owhadi19} とその変種(Maximum Mean Discrepancy および Lyapunov exponents )を提示する。

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