論文の概要: Bridging the Gap: Machine Learning to Resolve Improperly Modeled Dynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.12642v1
• Date: Sun, 23 Aug 2020 04:57:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-26 03:11:56.097160
• Title: Bridging the Gap: Machine Learning to Resolve Improperly Modeled Dynamics
• Title（参考訳）: ギャップを埋める:不適切なモデル化されたダイナミクスを解決する機械学習
• Authors: Maan Qraitem, Dhanushka Kularatne, Eric Forgoston, M. Ani Hsieh
• Abstract要約: 本稿では,複雑な時間的挙動を示すシステムに対して,不適切にモデル化された力学を克服するためのデータ駆動型モデリング戦略を提案する。 本稿では,システムの真の力学と,不正確あるいは不適切に記述されたシステムのモデルによって与えられる力学の相違を解決するためのディープラーニングフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.940323406667406
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a data-driven modeling strategy to overcome improperly modeled dynamics for systems exhibiting complex spatio-temporal behaviors. We propose a Deep Learning framework to resolve the differences between the true dynamics of the system and the dynamics given by a model of the system that is either inaccurately or inadequately described. Our machine learning strategy leverages data generated from the improper system model and observational data from the actual system to create a neural network to model the dynamics of the actual system. We evaluate the proposed framework using numerical solutions obtained from three increasingly complex dynamical systems. Our results show that our system is capable of learning a data-driven model that provides accurate estimates of the system states both in previously unobserved regions as well as for future states. Our results show the power of state-of-the-art machine learning frameworks in estimating an accurate prior of the system's true dynamics that can be used for prediction up to a finite horizon.
• Abstract（参考訳）: 複雑な時空間的挙動を示すシステムの不適切にモデル化されたダイナミクスを克服するためのデータ駆動モデリング戦略を提案する。 本稿では,システムの真のダイナミクスと,不正確あるいは不適切に記述されたシステムのモデルによって与えられるダイナミクスとの差異を解決するための深層学習フレームワークを提案する。 我々の機械学習戦略は、不適切なシステムモデルから生成されたデータと実際のシステムの観測データを利用して、実際のシステムのダイナミクスをモデル化するニューラルネットワークを作成する。 3つの複雑な力学系から得られる数値解を用いて,提案手法を評価する。 その結果,従来観測されていなかった領域と将来の状態の両方において,システム状態の正確な推定を行うデータ駆動モデルが学習可能であることがわかった。 以上の結果から,有限地平線までの予測に使用できるシステムの真の力学の精度を推定する上で,最先端の機械学習フレームワークの能力を示す。

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