Fugu-MT 論文翻訳(概要): Gaussian Process Koopman Mode Decomposition

論文の概要: Gaussian Process Koopman Mode Decomposition

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.04111v1
Date: Fri, 9 Sep 2022 03:57:07 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-09-12 12:23:27.325591
Title: Gaussian Process Koopman Mode Decomposition
Title（参考訳）: ガウス過程クープマンモード分解
Authors: Takahiro Kawashima, Hideitsu Hino
Abstract要約: 教師なしガウス過程に基づくクープマンモード分解の非線形確率的生成モデルを提案する。提案手法を合成データと実世界の疫学的データセットの両方に適用することにより, 推定パラメータを用いて様々な分析が可能であることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.888646114353371
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In this paper, we propose a nonlinear probabilistic generative model of Koopman mode decomposition based on an unsupervised Gaussian process. Existing data-driven methods for Koopman mode decomposition have focused on estimating the quantities specified by Koopman mode decomposition, namely, eigenvalues, eigenfunctions, and modes. Our model enables the simultaneous estimation of these quantities and latent variables governed by an unknown dynamical system. Furthermore, we introduce an efficient strategy to estimate the parameters of our model by low-rank approximations of covariance matrices. Applying the proposed model to both synthetic data and a real-world epidemiological dataset, we show that various analyses are available using the estimated parameters.
Abstract（参考訳）: 本論文では,教師なしガウス過程に基づくクープマンモード分解の非線形確率生成モデルを提案する。既存のクープマンモード分解のためのデータ駆動手法は、クープマンモード分解によって指定された量、すなわち固有値、固有関数、モードの推定に重点を置いている。我々のモデルは、未知の力学系によって支配されるこれらの量と潜在変数の同時推定を可能にする。さらに,共分散行列の低ランク近似によりモデルのパラメータを推定する効率的な手法を提案する。提案モデルを合成データと実世界の疫学データセットの両方に適用することで,推定パラメータを用いて様々な解析が可能となることを示す。

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