Fugu-MT 論文翻訳(概要): Learning Dynamical Systems using Local Stability Priors

論文の概要: Learning Dynamical Systems using Local Stability Priors

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.10053v1
Date: Sun, 23 Aug 2020 14:51:22 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-26 02:54:24.986083
Title: Learning Dynamical Systems using Local Stability Priors
Title（参考訳）: 局所安定性プリエントを用いた学習力学系
Authors: Arash Mehrjou, Andrea Iannelli, Bernhard Sch\"olkopf
Abstract要約: ベクトル場と平衡点のアトラクション領域を同時に学習するための結合計算手法を提案する。提案手法は,効率的なサンプリングが可能であり,アトラクション領域の内積近似における力学を正確に推定する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 13.374630635345214
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: A coupled computational approach to simultaneously learn a vector field and the region of attraction of an equilibrium point from generated trajectories of the system is proposed. The nonlinear identification leverages the local stability information as a prior on the system, effectively endowing the estimate with this important structural property. In addition, the knowledge of the region of attraction plays an experiment design role by informing the selection of initial conditions from which trajectories are generated and by enabling the use of a Lyapunov function of the system as a regularization term. Numerical results show that the proposed method allows efficient sampling and provides an accurate estimate of the dynamics in an inner approximation of its region of attraction.
Abstract（参考訳）: 系の生成軌道からベクトル場と平衡点のアトラクションの領域を同時に学習する計算手法を提案する。非線形同定は、システムの先行として局所安定性情報を活用し、この重要な構造特性で推定を効果的に内挿する。さらに、アトラクション領域の知識は、軌道が生成される初期条件の選択を知らせ、システムのリアプノフ関数を正規化項として使用できるようにすることで、実験設計の役割を担っている。数値計算の結果,提案手法は効率的なサンプリングが可能であり,アトラクション領域内近似のダイナミクスを精度良く推定できることがわかった。

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