Fugu-MT 論文翻訳(概要): Optimal Experimental Design for Uncertain Systems Based on Coupled Differential Equations

論文の概要: Optimal Experimental Design for Uncertain Systems Based on Coupled Differential Equations

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.06117v2
Date: Sun, 28 Mar 2021 02:39:13 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-11 06:14:10.943054
Title: Optimal Experimental Design for Uncertain Systems Based on Coupled Differential Equations
Title（参考訳）: 連成微分方程式に基づく不確かさ系の最適実験設計
Authors: Youngjoon Hong, Bongsuk Kwon, and Byung-Jun Yoon
Abstract要約: 不確実な倉本モデルに対する最適実験設計問題について考察する。最適実験の設計における潜在的実験の運用効果の定量化の重要性を示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6524539020042663
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We consider the optimal experimental design problem for an uncertain Kuramoto model, which consists of N interacting oscillators described by coupled ordinary differential equations. The objective is to design experiments that can effectively reduce the uncertainty present in the coupling strengths between the oscillators, thereby minimizing the cost of robust control of the uncertain Kuramoto model. We demonstrate the importance of quantifying the operational impact of the potential experiments in designing optimal experiments.
Abstract（参考訳）: 結合常微分方程式により記述されたN相互作用振動子からなる不確実な倉本モデルに対する最適実験設計問題を考える。本研究の目的は,振動子間の結合強度における不確かさを効果的に低減し,不確実性倉本モデルのロバスト制御コストを最小化することにある。最適実験の設計における潜在的実験の運用効果の定量化の重要性を示す。

関連論文リスト

First-principle crosstalk dynamics and Hamiltonian learning via Rabi experiments [8.258634148681306]
本稿では,新しいRabi実験を同時に実施することにより,クロストークの説明と基礎となるパラメータの学習を行う。理論的予測と実験結果との良好な一致を観察する。この手法は、量子プロセッサ設計を導くための有用なツールである全チップのクロストーク特性を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (2025-02-07T22:27:41Z)
Accurate Modeling of Directional Couplers with Oxide Cladding: Bridging Simulation and Experiment [0.6282171844772422]
シミュレーションと測定の相違が頻繁に観測される。本研究は,酸化クラッドの密度変化が主な原因であることを示す。特徴ギャップが小さくなるにつれて,クラッド密度の変動が性能に与える影響が判明した。
論文参考訳（メタデータ） (2025-02-04T17:33:30Z)
DiscoBAX: Discovery of Optimal Intervention Sets in Genomic Experiment Design [61.48963555382729]
本研究では,実験1回あたりの有意な発見率を最大化するためのサンプル効率向上手法としてDiscoBAXを提案する。我々は、標準仮定の下で近似最適性の理論的保証を提供し、包括的な実験評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (2023-12-07T06:05:39Z)
Machine learning enabled experimental design and parameter estimation for ultrafast spin dynamics [54.172707311728885]
機械学習とベイズ最適実験設計(BOED)を組み合わせた方法論を提案する。本手法は,大規模スピンダイナミクスシミュレーションのためのニューラルネットワークモデルを用いて,BOEDの正確な分布と実用計算を行う。数値ベンチマークでは,XPFS実験の誘導,モデルパラメータの予測,実験時間内でのより情報的な測定を行う上で,本手法の優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (2023-06-03T06:19:20Z)
Online simulator-based experimental design for cognitive model selection [74.76661199843284]
本稿では,抽出可能な確率を伴わない計算モデルを選択する実験設計手法BOSMOSを提案する。シミュレーション実験では,提案手法により,既存のLFI手法に比べて最大2桁の精度でモデルを選択することができることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (2023-03-03T21:41:01Z)
Design Amortization for Bayesian Optimal Experimental Design [70.13948372218849]
予測情報ゲイン(EIG)のバウンダリに関してパラメータ化された変分モデルを最適化する。実験者が1つの変分モデルを最適化し、潜在的に無限に多くの設計に対してEIGを推定できる新しいニューラルアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-10-07T02:12:34Z)
Synthetically Controlled Bandits [2.8292841621378844]
本稿では, 干渉などの問題により, 実験ユニットが粗い環境において, 実験設計のための新しい動的アプローチを提案する。 SCTS(Synthetically Controlled Thompson Smpling)と呼ばれる新しいデザインは、実験に伴う後悔を最小限に抑える。
論文参考訳（メタデータ） (2022-02-14T22:58:13Z)
Experimental verification of fluctuation relations with a quantum computer [68.8204255655161]
我々は、量子プロセッサを用いて、非平衡量子熱力学における多くの理論的結果を実験的に検証する。我々の実験は、量子計算の非平衡エネルギー論を理解するための実験基盤を構成する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-06-08T14:16:12Z)
Robust multi-stage model-based design of optimal experiments for nonlinear estimation [0.0]
本研究では,モデルに基づく実験の高次設計へのアプローチについて検討する。マルチステージロバスト最適化に基づく新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-11-11T19:50:31Z)
Optimal Bayesian experimental design for subsurface flow problems [77.34726150561087]
本稿では,設計ユーティリティ機能のためのカオス拡張サロゲートモデル(PCE)の開発のための新しいアプローチを提案する。この手法により,対象関数に対する適切な品質応答面の導出が可能となり,計算予算は複数の単点評価に匹敵する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-08-10T09:42:59Z)

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。