論文の概要: PyDaddy: A Python package for discovering stochastic dynamical equations
from timeseries data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.02645v1
- Date: Thu, 5 May 2022 13:44:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-06 22:23:43.555822
- Title: PyDaddy: A Python package for discovering stochastic dynamical equations
from timeseries data
- Title（参考訳）: PyDaddy: 時系列データから確率的動的方程式を発見するPythonパッケージ
- Authors: Arshed Nabeel, Ashwin Karichannavar, Shuaib Palathingal, Jitesh
Jhawar, Danny Raj M, Vishwesha Guttal
- Abstract要約: PyDaddy (Python Library for DAta Driven DYnamics)は、時系列データに基づいて解釈可能なSDEモデルを構築し解析するツールボックスである。
データ駆動型SDE再構成の従来のアプローチと方程式学習のアプローチを組み合わせて、力学を規定する記号方程式を導出する。
魚学校の運動データを用いて,実世界データへのツールキットの適用性を実証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.32622301272834514
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Most real-world ecological dynamics, ranging from ecosystem dynamics to
collective animal movement, are inherently stochastic in nature. Stochastic
differential equations (SDEs) are a popular modelling framework to model
dynamics with intrinsic randomness. Here, we focus on the inverse question: If
one has empirically measured time-series data from some system of interest, is
it possible to discover the SDE model that best describes the data. Here, we
present PyDaddy (PYthon library for DAta Driven DYnamics), a toolbox to
construct and analyze interpretable SDE models based on time-series data. We
combine traditional approaches for data-driven SDE reconstruction with an
equation learning approach, to derive symbolic equations governing the
stochastic dynamics. The toolkit is presented as an open-source Python library,
and consists of tools to construct and analyze SDEs. Functionality is included
for visual examination of the stochastic structure of the data, guided
extraction of the functional form of the SDE, and diagnosis and debugging of
the underlying assumptions and the extracted model. Using simulated time-series
datasets, exhibiting a wide range of dynamics, we show that PyDaddy is able to
correctly identify underlying SDE models. We demonstrate the applicability of
the toolkit to real-world data using a previously published movement data of a
fish school. Starting from the time-series of the observed polarization of the
school, pyDaddy readily discovers the SDE model governing the dynamics of group
polarization. The model recovered by PyDaddy is consistent with the previous
study. In summary, stochastic and noise-induced effects are central to the
dynamics of many biological systems. In this context, we present an easy-to-use
package to reconstruct SDEs from timeseries data.
- Abstract（参考訳）: 生態系のダイナミクスから集合動物運動まで、ほとんどの現実世界の生態力学は本質的に確率的である。
確率微分方程式(SDE)は、固有ランダム性を持つ力学をモデル化するための一般的なモデリングフレームワークである。
ここでは、ある興味あるシステムから経験的に測定された時系列データがある場合、データを最もよく記述するSDEモデルを見つけることは可能か、という逆問題に焦点をあてる。
本稿では,時系列データに基づく解釈可能なSDEモデルの構築と解析を行うツールボックスであるPyDaddy(DAta Driven DYnamics用Pythonライブラリ)について述べる。
データ駆動型SDE再構成の従来のアプローチと方程式学習のアプローチを組み合わせて、確率力学を規定する記号方程式を導出する。
ツールキットはオープンソースのPythonライブラリとして提示され、SDEの構築と分析のためのツールで構成されている。
機能は、データの確率構造を視覚的に調べ、SDEの機能形式をガイドした抽出、基礎となる仮定と抽出されたモデルの診断とデバッギングに含まれる。
シミュレーションされた時系列データセットを用いて、幅広いダイナミックスを示すことにより、PyDaddyは基礎となるSDEモデルを正しく識別できることを示す。
本研究では,魚学校の運動データを用いて,実世界データへのツールキットの適用性を示す。
学校における観察された分極の時系列から始め、pyDaddy はグループ分極のダイナミクスを管理する SDE モデルを容易に発見する。
PyDaddyが回収したモデルは、以前の研究と一致している。
要約すると、確率的およびノイズによる影響は、多くの生物学的システムのダイナミクスの中心である。
本稿では,時系列データからsdesを再構成する簡易パッケージを提案する。
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