論文の概要: Data-driven model reduction of agent-based systems using the Koopman generator

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.07718v1
• Date: Mon, 14 Dec 2020 17:12:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-08 14:21:13.475658
• Title: Data-driven model reduction of agent-based systems using the Koopman generator
• Title（参考訳）: Koopman ジェネレータを用いたエージェントベースシステムのデータ駆動モデル削減
• Authors: Jan-Hendrik Niemann, Stefan Klus, Christof Sch\"utte
• Abstract要約: Koopman 演算子理論がエージェントベースのシステムの縮小モデルを引き出すのにどのように使用できるかを示す。 我々の目標は粗い粒度のモデルを学び、通常の方程式や微分方程式による減少ダイナミクスを表現することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3867363075280544
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The dynamical behavior of social systems can be described by agent-based models. Although single agents follow easily explainable rules, complex time-evolving patterns emerge due to their interaction. The simulation and analysis of such agent-based models, however, is often prohibitively time-consuming if the number of agents is large. In this paper, we show how Koopman operator theory can be used to derive reduced models of agent-based systems using only simulation or real-world data. Our goal is to learn coarse-grained models and to represent the reduced dynamics by ordinary or stochastic differential equations. The new variables are, for instance, aggregated state variables of the agent-based model, modeling the collective behavior of larger groups or the entire population. Using benchmark problems with known coarse-grained models, we demonstrate that the obtained reduced systems are in good agreement with the analytical results, provided that the numbers of agents is sufficiently large.
• Abstract（参考訳）: 社会システムの動的挙動はエージェントベースのモデルによって記述できる。 単一のエージェントは簡単に説明可能な規則に従うが、複雑な時間進化パターンは相互作用によって現れる。 しかし、そのようなエージェントベースのモデルのシミュレーションと分析は、エージェントの数が大きい場合、しばしば時間を要する。 本稿では,シミュレーションや実世界のデータのみを用いてエージェントベースシステムの縮小モデルを導出するために,クープマン演算子理論を用いる方法を示す。 我々の目標は粗い粒度のモデルを学び、通常のあるいは確率的な微分方程式による減少ダイナミクスを表現することである。 新しい変数は、例えばエージェントベースのモデルの集約された状態変数であり、より大きなグループの集団行動や集団全体の振る舞いをモデル化する。 既知粗粒度モデルを用いたベンチマーク問題を用いて, エージェント数が十分に大きい場合, 得られた還元系は解析結果とよく一致していることを示す。

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