論文の概要: Controlling nonlinear dynamical systems into arbitrary states using machine learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.12969v1
• Date: Tue, 23 Feb 2021 16:58:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-26 13:46:53.178952
• Title: Controlling nonlinear dynamical systems into arbitrary states using machine learning
• Title（参考訳）: 機械学習による非線形力学系の任意の状態への制御
• Authors: Alexander Haluszczynski, Christoph R\"ath
• Abstract要約: 機械学習(ML)を活用した,新しい完全データ駆動制御方式を提案する。 最近開発されたMLに基づく複雑なシステムの予測機能により、非線形系は任意の初期状態から来る任意の動的対象状態に留まることが証明された。 必要なデータ量が少なく,柔軟性の高いコントロールスキームを備えることで,工学から医学まで幅広い応用の可能性について簡単に議論する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.34726150561087
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a novel and fully data driven control scheme which relies on machine learning (ML). Exploiting recently developed ML-based prediction capabilities of complex systems, we demonstrate that nonlinear systems can be forced to stay in arbitrary dynamical target states coming from any initial state. We outline our approach using the examples of the Lorenz and the R\"ossler system and show how these systems can very accurately be brought not only to periodic but also to e.g. intermittent and different chaotic behavior. Having this highly flexible control scheme with little demands on the amount of required data on hand, we briefly discuss possible applications that range from engineering to medicine.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,機械学習(ML)に依存した,新しい完全データ駆動型制御方式を提案する。 最近開発されたMLに基づく複雑なシステムの予測機能により、非線形系は任意の初期状態から来る任意の動的対象状態に留まることが証明された。 Lorenz と R\"ossler システムの例を用いて、我々のアプローチを概説し、これらのシステムが周期だけでなく、例えば、いかに正確に周期的にもたらされるかを示す。 断続的かつ異なるカオス的行動。 必要なデータ量が少なく,柔軟性の高いコントロールスキームを備えることで,工学から医学まで幅広い応用の可能性について簡単に議論する。

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