論文の概要: Learning to predict synchronization of coupled oscillators on heterogeneous graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.14048v1
• Date: Mon, 28 Dec 2020 00:56:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-24 18:43:43.484381
• Title: Learning to predict synchronization of coupled oscillators on heterogeneous graphs
• Title（参考訳）: 不均一グラフ上の結合振動子の同期予測学習
• Authors: Hardeep Bassi, Richard Yim, Rohith Kodukula, Joshua Vendrow, Cherlin Zhu, Hanbaek Lyu
• Abstract要約: バイナリ分類アルゴリズムは,未知のシステムの将来を驚くほどの精度で予測できることを示した。 また,複数のランダムサブグラフから観測されるダイナミクスのトレーニングにより,提案手法を大規模グラフにスケールアップする「センスブル予測」アルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Suppose we are given a system of coupled oscillators on an arbitrary graph along with the trajectory of the system during some period. Can we predict whether the system will eventually synchronize? This is an important but analytically intractable question especially when the structure of the underlying graph is highly varied. In this work, we take an entirely different approach that we call "learning to predict synchronization" (L2PSync), by viewing it as a classification problem for sets of graphs paired with initial dynamics into two classes: `synchronizing' or `non-synchronizing'. Our conclusion is that, once trained on large enough datasets of synchronizing and non-synchronizing dynamics on heterogeneous sets of graphs, a number of binary classification algorithms can successfully predict the future of an unknown system with surprising accuracy. We also propose an "ensemble prediction" algorithm that scales up our method to large graphs by training on dynamics observed from multiple random subgraphs. We find that in many instances, the first few iterations of the dynamics are far more important than the static features of the graphs. We demonstrate our method on three models of continuous and discrete coupled oscillators -- The Kuramoto model, the Firefly Cellular Automata, and the Greenberg-Hastings model.
• Abstract（参考訳）: 任意のグラフ上の結合発振器の系が、ある期間のシステムの軌道と共に与えられると仮定する。 システムが最終的に同期するかどうか予測できますか? これは、特に基礎となるグラフの構造が非常に異なる場合に、重要なが分析的に難解な問題である。 本研究では,初期ダイナミクスと組んだグラフ群を「同期化」または「非同期化」という2つのクラスに分類する問題として,「同期化予測のための学習」(l2psync)と呼ぶ,まったく異なるアプローチを採用する。 我々の結論は、不均一なグラフ集合上での同期と非同期のダイナミクスの十分なデータセットで訓練された場合、多くのバイナリ分類アルゴリズムが驚くべき精度で未知のシステムの将来を予測できるということである。 また,複数のランダムサブグラフから観測されるダイナミクスのトレーニングにより,提案手法を大規模グラフにスケールアップする「センスブル予測」アルゴリズムを提案する。 多くの場合、ダイナミクスの最初の数回のイテレーションは、グラフの静的な特徴よりもはるかに重要であることが分かりました。 連続・離散結合発振器の3つのモデル - 倉本モデル, ホタルセルオートマトン, グリーンバーグ・ハスティングスモデル - について本手法を実証する。

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