論文の概要: Joint Parameter Discovery and Generative Modeling of Dynamic Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.10905v1
• Date: Fri, 19 Mar 2021 16:56:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-22 15:29:50.297998
• Title: Joint Parameter Discovery and Generative Modeling of Dynamic Systems
• Title（参考訳）: 動的システムの共同パラメータ発見と生成モデリング
• Authors: Gregory Barber, Mulugeta A. Haile, Tzikang Chen
• Abstract要約: 本稿では,物理パラメータを基礎物理と一致する方法で推定するためのニューラル・フレームワークを提案する。 また,本モデルはトレーニング間隔を超えてシステムのダイナミクスを推定し,非物理的に制約されたベースラインモデルよりも優れる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Given an unknown dynamic system such as a coupled harmonic oscillator with $n$ springs and point masses. We are often interested in gaining insights into its physical parameters, i.e. stiffnesses and masses, by observing trajectories of motion. How do we achieve this from video frames or time-series data and without the knowledge of the dynamics model? We present a neural framework for estimating physical parameters in a manner consistent with the underlying physics. The neural framework uses a deep latent variable model to disentangle the system physical parameters from canonical coordinate observations. It then returns a Hamiltonian parameterization that generalizes well with respect to the discovered physical parameters. We tested our framework with simple harmonic oscillators, $n=1$, and noisy observations and show that it discovers the underlying system parameters and generalizes well with respect to these discovered parameters. Our model also extrapolates the dynamics of the system beyond the training interval and outperforms a non-physically constrained baseline model. Our source code and datasets can be found at this URL: https://github.com/gbarber94/ConSciNet.
• Abstract（参考訳）: 結合調和振動子のような未知の力学系に$n$のばねと点質量を与える。 私たちはしばしば、その物理パラメータ、すなわち、洞察を得ることに興味を持っています。 運動の軌跡を観察することで 硬さと質量 動画フレームや時系列データから、ダイナミックスモデルの知識なしにどうやってこれを達成すればよいのか? 物理パラメータを基礎となる物理と整合した方法で推定するニューラルネットワークフレームワークを提案する。 ニューラルネットワークは、深層潜伏変数モデルを使用して、システムの物理パラメータを標準座標観測から切り離す。 その後、発見された物理パラメータに関してうまく一般化するハミルトンパラメータ化を返す。 我々は、単純な調和振動子、$n=1$、および騒がしい観測でこのフレームワークをテストし、基礎となるシステムパラメータを発見し、これらの発見パラメータに関してよく一般化することを示した。 また,本モデルはトレーニング間隔を超えてシステムのダイナミクスを推定し,非物理的に制約されたベースラインモデルよりも優れる。 ソースコードとデータセットは、このurlで見ることができる。

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