論文の概要: Review of Time Series Forecasting Methods and Their Applications to Particle Accelerators

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.10705v1
• Date: Wed, 21 Sep 2022 23:18:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-23 14:53:57.715731
• Title: Review of Time Series Forecasting Methods and Their Applications to Particle Accelerators
• Title（参考訳）: 時系列予測法の概要と粒子加速器への応用
• Authors: Sichen Li, Andreas Adelmann
• Abstract要約: 本稿では、時系列予測問題を定式化し、既存のモデルを様々な科学分野に適用して要約する。 粒子加速器への時系列予測の適用は、より広範な用途に期待できる結果と将来性を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Particle accelerators are complex facilities that produce large amounts of structured data and have clear optimization goals as well as precisely defined control requirements. As such they are naturally amenable to data-driven research methodologies. The data from sensors and monitors inside the accelerator form multivariate time series. With fast pre-emptive approaches being highly preferred in accelerator control and diagnostics, the application of data-driven time series forecasting methods is particularly promising. This review formulates the time series forecasting problem and summarizes existing models with applications in various scientific areas. Several current and future attempts in the field of particle accelerators are introduced. The application of time series forecasting to particle accelerators has shown encouraging results and the promise for broader use, and existing problems such as data consistency and compatibility have started to be addressed.
• Abstract（参考訳）: 粒子加速器は、大量の構造化データを生成し、明確な最適化目標と正確に定義された制御要件を持つ複雑な施設である。 そのため、データ駆動型研究手法に自然に適応できる。 加速器内のセンサーとモニターのデータは、多変量時系列を形成する。 加速器制御と診断において高速プリエンプティブアプローチが好まれているため、データ駆動時系列予測手法の適用は特に有望である。 本稿では,時系列予測問題を定式化し,既存のモデルを様々な科学分野に適用した。 粒子加速器の分野におけるいくつかの現在および将来の試みが紹介されている。 粒子加速器への時系列予測の適用は、奨励的な結果と幅広い利用への期待を示しており、データ一貫性や互換性といった既存の問題に対処し始めている。

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