論文の概要: Inferring untrained complex dynamics of delay systems using an adapted echo state network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.03706v1
• Date: Fri, 5 Nov 2021 19:09:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-09 17:09:22.043493
• Title: Inferring untrained complex dynamics of delay systems using an adapted echo state network
• Title（参考訳）: 適応エコー状態ネットワークを用いた遅延系の非訓練複素ダイナミクスの推定
• Authors: Mirko Goldmann, Claudio R. Mirasso, Ingo Fischer, Miguel C. Soriano
• Abstract要約: 任意の遅延を伴う系の物理に適応可能なエコー状態ネットワークを提案する。 ネットワークのトポロジの簡単な適応により、より短く、より長い遅延で現れる訓練されていない特徴を推測することができる。
• 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: Caused by finite signal propagation velocities, many complex systems feature time delays that may induce high-dimensional chaotic behavior and make forecasting intricate. Here, we propose an echo state network adaptable to the physics of systems with arbitrary delays. After training the network to forecast a system with a unique and sufficiently long delay, it already learned to predict the system dynamics for all other delays. A simple adaptation of the network's topology allows us to infer untrained features such as high-dimensional chaotic attractors, bifurcations, and even multistabilities, that emerge with shorter and longer delays. Thus, the fusion of physical knowledge of the delay system and data-driven machine learning yields a model with high generalization capabilities and unprecedented prediction accuracy.
• Abstract（参考訳）: 有限信号伝播速度により、多くの複雑な系は、高次元のカオス的振る舞いを誘発し、予測を複雑にする時間遅延を特徴とする。 本稿では,任意の遅延を持つ系の物理に適応可能なエコー状態ネットワークを提案する。 ネットワークをトレーニングして、ユニークで十分に長い遅延でシステムを予測した後、システムダイナミクスを他のすべての遅延に対して予測することを学びました。 ネットワークトポロジーの単純な適応により、より短く長い遅延で現れる高次元カオスアトラクタ、分岐、さらには多重安定性など、訓練されていない特徴を推測することができる。 このように、遅延システムの物理的知識とデータ駆動機械学習の融合は、高い一般化能力と前例のない予測精度のモデルをもたらす。

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