Fugu-MT 論文翻訳(概要): Machine Learning for Initial Value Problems of Parameter-Dependent Dynamical Systems

論文の概要: Machine Learning for Initial Value Problems of Parameter-Dependent Dynamical Systems

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.04595v1
Date: Tue, 12 Jan 2021 16:50:58 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-04-04 01:30:14.078415
Title: Machine Learning for Initial Value Problems of Parameter-Dependent Dynamical Systems
Title（参考訳）: パラメータ依存力学系の初期値問題に対する機械学習
Authors: Roland Pulch and Maha Youssef
Abstract要約: 物理パラメータを含む非線形力学系の初期値問題を考察する。パラメータの集合から軌道の離散値へのマッピングについて検討する。我々は、軌道のサンプルデータに適合するフィードフォワードニューラルネットワークを採用している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We consider initial value problems of nonlinear dynamical systems, which include physical parameters. A quantity of interest depending on the solution is observed. A discretisation yields the trajectories of the quantity of interest in many time points. We examine the mapping from the set of parameters to the discrete values of the trajectories. An evaluation of this mapping requires to solve an initial value problem. Alternatively, we determine an approximation, where the evaluation requires low computation work, using a concept of machine learning. We employ feedforward neural networks, which are fitted to data from samples of the trajectories. Results of numerical computations are presented for a test example modelling an electric circuit.
Abstract（参考訳）: 物理パラメータを含む非線形力学系の初期値問題を考察する。溶液による利息の量が観測される。離散化は、多くの時間点における興味の量の軌跡をもたらす。パラメータの集合から軌道の離散値へのマッピングについて検討する。このマッピングの評価は初期値の問題を解決する必要がある。あるいは、機械学習の概念を用いて、評価が低い計算作業を必要とする近似を決定する。我々は、軌道のサンプルデータに適合するフィードフォワードニューラルネットワークを採用している。電気回路をモデル化する実験例に対して数値計算の結果を示す。

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