論文の概要: Discovering stochastic dynamical equations from biological time series data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.02645v5
• Date: Sat, 17 Feb 2024 06:53:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-21 07:44:50.468807
• Title: Discovering stochastic dynamical equations from biological time series data
• Title（参考訳）: 生物時系列データによる確率力学方程式の発見
• Authors: Arshed Nabeel, Ashwin Karichannavar, Shuaib Palathingal, Jitesh Jhawar, David B. Br\"uckner, Danny Raj M., Vishwesha Guttal
• Abstract要約: 本稿では,時系列データを入力として用い,微視的変動の解析とSDEの解釈を行う方程式探索手法を提案する。 我々は、このメソッドを使いやすいオープンソースのPythonパッケージであるPyDaddy(Python for Dynamics Driven Data)として利用できるようにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Stochastic differential equations (SDEs) are an important framework to model dynamics with randomness, as is common in most biological systems. The inverse problem of integrating these models with empirical data remains a major challenge. Here, we present an equation discovery methodology that takes time series data as an input, analyses fine scale fluctuations and outputs an interpretable SDE that can correctly capture long-time dynamics of data. We achieve this by combining traditional approaches from stochastic calculus literature with state-of-the-art equation discovery techniques. We validate our approach on synthetic datasets, and demonstrate the generality and applicability of the method on two real-world datasets of vastly different spatiotemporal scales: (i) collective movement of fish school where stochasticity plays a crucial role, and (ii) confined migration of a single cell, primarily following a relaxed oscillation. We make the method available as an easy-to-use, open-source Python package, PyDaddy (Python Library for Data Driven Dynamics).
• Abstract（参考訳）: 確率微分方程式(英: stochastic differential equation, sdes)は、ランダム性を持つ力学をモデル化するための重要な枠組みである。 これらのモデルと経験的データを統合するという逆問題はまだ大きな課題である。 本稿では,時系列データを入力とし,微妙なスケール変動を解析し,データの長時間ダイナミクスを正しく捉えた解釈可能なsdeを出力する方程式発見手法を提案する。 確率計算学の従来の手法と最先端の方程式発見技術を組み合わせることでこれを実現できる。 我々は,合成データセットに対する我々のアプローチを検証し,その方法の汎用性と適用性について,空間的スケールの異なる2つの実世界データセット上で実証する。 (i)確率が重要な役割を担う魚学校集団運動、 (ii) 単一細胞の移動は、主に緩やかな発振によって制限される。 我々はPyDaddy(Python Library for Data Driven Dynamics)という,使いやすいオープンソースのPythonパッケージとして,このメソッドを利用可能にしています。

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