論文の概要: `Next Generation' Reservoir Computing: an Empirical Data-Driven
Expression of Dynamical Equations in Time-Stepping Form
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.05193v1
- Date: Thu, 13 Jan 2022 20:13:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-01-18 01:16:35.696155
- Title: `Next Generation' Reservoir Computing: an Empirical Data-Driven
Expression of Dynamical Equations in Time-Stepping Form
- Title(参考訳): 次世代」貯留層計算:時間ステップ形式における動的方程式の経験的データ駆動式
- Authors: Tse-Chun Chen, Stephen G. Penny, Timothy A. Smith, Jason A. Platt
- Abstract要約: 非線形ベクトル自己回帰に基づく次世代貯水池計算を適用し, 単純な力学系モデルをエミュレートする。
また、この手法はデータから直接高次数値スキームを生成するために拡張可能であることも示している。
トレーニングセットにおけるノイズの存在と時間的空間性の影響について検討し, より現実的な応用のために本手法の可能性を評価する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Next generation reservoir computing based on nonlinear vector autoregression
(NVAR) is applied to emulate simple dynamical system models and compared to
numerical integration schemes such as Euler and the $2^\text{nd}$ order
Runge-Kutta. It is shown that the NVAR emulator can be interpreted as a
data-driven method used to recover the numerical integration scheme that
produced the data. It is also shown that the approach can be extended to
produce high-order numerical schemes directly from data. The impacts of the
presence of noise and temporal sparsity in the training set is further examined
to gauge the potential use of this method for more realistic applications.
- Abstract(参考訳): 非線形ベクトル自己回帰 (nvar) に基づく次世代貯留層計算を用いて, 単純力学系モデルをエミュレートし, euler や 2^\text{nd}$order runge-kutta などの数値積分法と比較した。
NVARエミュレータは,データを生成した数値積分スキームを復元するためのデータ駆動方式として解釈可能である。
また,データから直接高次数値スキームを生成する手法を拡張できることを示した。
学習セットにおける雑音の存在と時間的スパーシティの影響を更に検討し,本手法のより現実的な応用への可能性を評価する。
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