Fugu-MT 論文翻訳(概要): Investigating Sindy As a Tool For Causal Discovery In Time Series Signals

論文の概要: Investigating Sindy As a Tool For Causal Discovery In Time Series Signals

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.14133v1
Date: Thu, 29 Dec 2022 00:32:24 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-01-02 17:32:40.034200
Title: Investigating Sindy As a Tool For Causal Discovery In Time Series Signals
Title（参考訳）: 時系列信号における因果発見ツールとしてのsindyの検討
Authors: Andrew O'Brien, Rosina Weber, Edward Kim
Abstract要約: SINDyアルゴリズムは時系列データから力学系の制御方程式の同定に成功している。これにより、SINDyは因果発見のための潜在的に有用なツールとなり、既存の因果発見ツールがSINDyの性能を劇的に向上させることができると我々は主張する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.726777092009554
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The SINDy algorithm has been successfully used to identify the governing equations of dynamical systems from time series data. In this paper, we argue that this makes SINDy a potentially useful tool for causal discovery and that existing tools for causal discovery can be used to dramatically improve the performance of SINDy as tool for robust sparse modeling and system identification. We then demonstrate empirically that augmenting the SINDy algorithm with tools from causal discovery can provides engineers with a tool for learning causally robust governing equations.
Abstract（参考訳）: SINDyアルゴリズムは時系列データから力学系の制御方程式の同定に成功している。本稿では,sindyが因果発見に有用である可能性と,sindyをロバストなスパースモデリングとシステム同定のためのツールとして劇的に改善する上で,既存の因果発見ツールが有効であることを論じる。そして、因果発見のツールでsindyアルゴリズムを拡張することで、エンジニアが因果的にロバストな支配方程式を学ぶためのツールを提供できることを実証的に示します。

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