論文の概要: Neural Echo State Network using oscillations of gas bubbles in water: Computational validation by Mackey-Glass time series forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.11592v1
• Date: Wed, 22 Dec 2021 00:21:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-23 16:23:18.812032
• Title: Neural Echo State Network using oscillations of gas bubbles in water: Computational validation by Mackey-Glass time series forecasting
• Title（参考訳）: 水中のガス気泡振動を用いたニューラルエコー状態ネットワーク:マッキーグラス時系列予測による計算検証
• Authors: Ivan S. Maksymov and Andrey Pototsky and Sergey A. Suslov
• Abstract要約: 本研究では,水中で発振するガス気泡のクラスターの音響応答の非線形性と標準エコー状態ネットワーク(ESN)アルゴリズムを組み合わせたRCシステムを提案する。 提案したRCシステムの妥当性を,ESNの効率でカオスなマッキーグラス時系列を予測できることを示し,計算的に検証した。
• 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: Physical reservoir computing (RC) is a computational framework, where machine learning algorithms designed for digital computers are executed using analog computer-like nonlinear physical systems that can provide high computational power for predicting time-dependent quantities that can be found using nonlinear differential equations. Here we suggest an RC system that combines the nonlinearity of an acoustic response of a cluster of oscillating gas bubbles in water with a standard Echo State Network (ESN) algorithm that is well-suited to forecast nonlinear and chaotic time series. We computationally confirm the plausibility of the proposed RC system by demonstrating its ability to forecast a chaotic Mackey-Glass time series with the efficiency of ESN.
• Abstract（参考訳）: 物理貯水池コンピューティング(英: physical storage computing, RC)は、デジタルコンピュータ用に設計された機械学習アルゴリズムをアナログコンピュータのような非線形物理システムを用いて実行し、非線形微分方程式を用いて得られる時間依存量の予測に高い計算能力を提供する計算フレームワークである。 本稿では,水中で発振するガス気泡のクラスターの音響応答の非線形性と,非線形およびカオス時系列の予測に適した標準的なエコー状態ネットワーク(ESN)アルゴリズムを組み合わせることを提案する。 提案したRCシステムの妥当性を,ESNの効率でカオスなマッキーグラス時系列を予測できることを示し,計算的に検証した。

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