論文の概要: Discovering State Variables Hidden in Experimental Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.10755v1
• Date: Mon, 20 Dec 2021 18:56:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-21 14:56:21.973221
• Title: Discovering State Variables Hidden in Experimental Data
• Title（参考訳）: 実験データに隠れた状態変数の発見
• Authors: Boyuan Chen, Kuang Huang, Sunand Raghupathi, Ishaan Chandratreya, Qiang Du, Hod Lipson
• Abstract要約: 観測されたシステムの状態変数の数を決定するための新しい原理を提案する。 様々な物理力学系の映像記録を用いて,本手法の有効性を実証する。 このアプローチは、ますます複雑なシステムの理解、予測、制御を促進するのに役立つと提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.045105131750713
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: All physical laws are described as relationships between state variables that give a complete and non-redundant description of the relevant system dynamics. However, despite the prevalence of computing power and AI, the process of identifying the hidden state variables themselves has resisted automation. Most data-driven methods for modeling physical phenomena still assume that observed data streams already correspond to relevant state variables. A key challenge is to identify the possible sets of state variables from scratch, given only high-dimensional observational data. Here we propose a new principle for determining how many state variables an observed system is likely to have, and what these variables might be, directly from video streams. We demonstrate the effectiveness of this approach using video recordings of a variety of physical dynamical systems, ranging from elastic double pendulums to fire flames. Without any prior knowledge of the underlying physics, our algorithm discovers the intrinsic dimension of the observed dynamics and identifies candidate sets of state variables. We suggest that this approach could help catalyze the understanding, prediction and control of increasingly complex systems. Project website is at: https://www.cs.columbia.edu/~bchen/neural-state-variables
• Abstract（参考訳）: すべての物理法則は、関連する系力学の完全かつ非冗長な記述を与える状態変数間の関係として記述される。 しかし、コンピュータパワーとAIの普及にもかかわらず、隠れた状態変数を識別するプロセスは自動化に抵抗している。 物理現象をモデル化するためのデータ駆動手法の多くは、観測されたデータストリームが既に関連する状態変数に対応していると仮定している。 重要な課題は、高次元の観測データのみを与えられた状態変数のセットをスクラッチから識別することである。 本稿では,ビデオストリームから直接,観測されたシステムの状態変数の数と,その変数が何であるかを決定するための新しい原理を提案する。 本研究では, 弾性二重振り子から火炎まで, 様々な力学系の映像記録を用いて, この手法の有効性を実証する。 基礎となる物理の事前知識がなければ、我々のアルゴリズムは観測された力学の固有次元を発見し、状態変数の候補集合を同定する。 このアプローチは、ますます複雑なシステムの理解、予測、制御を促進するのに役立つと提案する。 プロジェクトウェブサイト https://www.cs.columbia.edu/~bchen/neural-state-variables

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