Fugu-MT 論文翻訳(概要): Learning effective dynamics from data-driven stochastic systems

論文の概要: Learning effective dynamics from data-driven stochastic systems

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.04151v3
Date: Sat, 30 Dec 2023 03:27:49 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-01-03 03:18:07.494658
Title: Learning effective dynamics from data-driven stochastic systems
Title（参考訳）: データ駆動確率システムから効果的なダイナミクスを学ぶ
Authors: Lingyu Feng, Ting Gao, Min Dai and Jinqiao Duan
Abstract要約: この研究は、低速力学系に対する効果的な力学の研究に費やされている。遅い多様体を学習するために,Auto-SDEと呼ばれるニューラルネットワークを含む新しいアルゴリズムを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4578723416255754
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Multiscale stochastic dynamical systems have been widely adopted to a variety of scientific and engineering problems due to their capability of depicting complex phenomena in many real world applications. This work is devoted to investigating the effective dynamics for slow-fast stochastic dynamical systems. Given observation data on a short-term period satisfying some unknown slow-fast stochastic systems, we propose a novel algorithm including a neural network called Auto-SDE to learn invariant slow manifold. Our approach captures the evolutionary nature of a series of time-dependent autoencoder neural networks with the loss constructed from a discretized stochastic differential equation. Our algorithm is also validated to be accurate, stable and effective through numerical experiments under various evaluation metrics.
Abstract（参考訳）: マルチスケール確率力学系は、多くの実世界の応用において複雑な現象を描写する能力のため、様々な科学的・工学的な問題に広く採用されている。本研究は,低速確率力学系の有効動力学を研究することを目的としている。未知の低速確率系を満たす短時間の観測データから,Auto-SDEと呼ばれるニューラルネットワークを含む新しいアルゴリズムを提案し,不変な低速多様体を学習する。本手法は,離散化された確率微分方程式による損失を伴う一連の時間依存オートエンコーダニューラルネットワークの進化的性質を捉える。また, 各種評価指標を用いた数値実験により, 精度, 安定, 有効性を検証した。

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