Fugu-MT 論文翻訳(概要): Exploring Complex Dynamical Systems via Nonconvex Optimization

論文の概要: Exploring Complex Dynamical Systems via Nonconvex Optimization

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.00923v1
Date: Tue, 3 Jan 2023 01:35:39 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-01-04 15:23:09.414412
Title: Exploring Complex Dynamical Systems via Nonconvex Optimization
Title（参考訳）: 非凸最適化による複雑力学系の探索
Authors: Hunter Elliott
Abstract要約: 我々は、機械学習のツールを用いた代替の最適化駆動アプローチを提案する。本稿では, 複雑な化学反応ネットワークを組み込んだ, 完全最適化可能な反応拡散モデルに適用する。これにより、パターン形成、散逸を最大化する非平衡状態、複製のような動的構造を含む、新しい状態と振舞いを体系的に同定することができる。
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: Cataloging the complex behaviors of dynamical systems can be challenging, even when they are well-described by a simple mechanistic model. If such a system is of limited analytical tractability, brute force simulation is often the only resort. We present an alternative, optimization-driven approach using tools from machine learning. We apply this approach to a novel, fully-optimizable, reaction-diffusion model which incorporates complex chemical reaction networks (termed "Dense Reaction-Diffusion Network" or "Dense RDN"). This allows us to systematically identify new states and behaviors, including pattern formation, dissipation-maximizing nonequilibrium states, and replication-like dynamical structures.
Abstract（参考訳）: 力学系の複雑な振る舞いをカタログ化することは、単純な力学モデルによって十分に記述されているとしても困難である。そのようなシステムが限定的な解析的トラクタビリティを持つ場合、ブルート力シミュレーションが唯一の方法であることが多い。本稿では,機械学習のツールを用いた最適化駆動アプローチを提案する。本稿では, 複雑な化学反応ネットワーク(Dense Reaction-Diffusion Network, Dense RDN)を組み込んだ, 完全最適化可能な反応拡散モデルに適用する。これにより、パターン形成、散逸最大化非平衡状態、複製様力学構造を含む新しい状態や振る舞いを体系的に識別することができる。

関連論文リスト

No Equations Needed: Learning System Dynamics Without Relying on Closed-Form ODEs [56.78271181959529]
本稿では,従来の2段階モデリングプロセスから離れることで,低次元力学系をモデル化する概念シフトを提案する。最初に閉形式方程式を発見して解析する代わりに、我々のアプローチ、直接意味モデリングは力学系の意味表現を予測する。私たちのアプローチは、モデリングパイプラインを単純化するだけでなく、結果のモデルの透明性と柔軟性も向上します。
論文参考訳（メタデータ） (2025-01-30T18:36:48Z)
Reconstruction of dynamic systems using genetic algorithms with dynamic search limits [0.0]
時系列データを用いて動的システムの制御方程式を推定するために進化的計算手法が提案される。本研究の主な貢献は、最小限のコントリビューションを持つ用語を除去するための遺伝的アルゴリズムの適切な修正と、局所的なオプティマから逃れるメカニズムである。その結果,0.22未満の積分正方形誤差と,全系に対して0.99のR-二乗決定係数を用いて再構成を行った。
論文参考訳（メタデータ） (2024-12-03T22:58:25Z)
On the Trade-off Between Efficiency and Precision of Neural Abstraction [62.046646433536104]
ニューラル抽象化は、最近、複雑な非線形力学モデルの形式近似として導入されている。我々は形式的帰納的合成法を用いて、これらのセマンティクスを用いた動的モデルをもたらすニューラル抽象化を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-07-28T13:22:32Z)
Learning minimal representations of stochastic processes with variational autoencoders [52.99137594502433]
プロセスを記述するのに必要なパラメータの最小セットを決定するために、教師なしの機械学習アプローチを導入する。我々の手法はプロセスを記述する未知のパラメータの自律的な発見を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (2023-07-21T14:25:06Z)
Effective Hamiltonian approach to the exact dynamics of open system by complex discretization approximation for environment [0.0]
本稿では,複素ガウス二次数を用いた離散化近似法の複素平面への新たな一般化を提案する。有効ハミルトニアンは非エルミート的であり、負の虚部を持つ複素エネルギーモードを証明できる。
論文参考訳（メタデータ） (2023-03-12T05:34:29Z)
Reduced order modeling of parametrized systems through autoencoders and SINDy approach: continuation of periodic solutions [0.0]
本研究は,ROM構築と動的識別の低減を組み合わせたデータ駆動型非侵入型フレームワークを提案する。提案手法は、非線形力学(SINDy)のパラメトリックスパース同定によるオートエンコーダニューラルネットワークを利用して、低次元力学モデルを構築する。これらは、システムパラメータの関数として周期的定常応答の進化を追跡し、過渡位相の計算を避け、不安定性と分岐を検出することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (2022-11-13T01:57:18Z)
Constructing Neural Network-Based Models for Simulating Dynamical Systems [59.0861954179401]
データ駆動モデリングは、真のシステムの観測からシステムの力学の近似を学ぼうとする代替パラダイムである。本稿では,ニューラルネットワークを用いた動的システムのモデル構築方法について検討する。基礎的な概要に加えて、関連する文献を概説し、このモデリングパラダイムが克服すべき数値シミュレーションから最も重要な課題を概説する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-11-02T10:51:42Z)
Provably Efficient Neural Estimation of Structural Equation Model: An Adversarial Approach [144.21892195917758]
一般化構造方程式モデル(SEM)のクラスにおける推定について検討する。線形作用素方程式をmin-maxゲームとして定式化し、ニューラルネットワーク(NN)でパラメータ化し、勾配勾配を用いてニューラルネットワークのパラメータを学習する。提案手法は,サンプル分割を必要とせず,確固とした収束性を持つNNをベースとしたSEMの抽出可能な推定手順を初めて提供する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-07-02T17:55:47Z)
Multiscale Simulations of Complex Systems by Learning their Effective Dynamics [10.52078600986485]
本稿では,大規模シミュレーションをブリッジし,注文モデルを削減し,実効ダイナミクスを学習するシステムフレームワークを提案する。 LEDは複雑なシステムの正確な予測に新しい強力なモダリティを提供する。 LEDは化学から流体力学に至るまでのシステムに適用でき、計算の労力を最大2桁まで削減できる。
論文参考訳（メタデータ） (2020-06-24T02:35:51Z)
Euclideanizing Flows: Diffeomorphic Reduction for Learning Stable Dynamical Systems [74.80320120264459]
本研究では、限られた数の人間の実演からそのような動きを学ぶためのアプローチを提案する。複素運動は安定な力学系のロールアウトとして符号化される。このアプローチの有効性は、確立されたベンチマーク上での検証と、現実世界のロボットシステム上で収集されたデモによって実証される。
論文参考訳（メタデータ） (2020-05-27T03:51:57Z)
Hierarchical Decomposition of Nonlinear Dynamics and Control for System Identification and Policy Distillation [39.83837705993256]
強化学習(RL)の最近のトレンドは、力学と政策の複雑な表現に焦点を当てている。制御コミュニティからインスピレーションを得て、複雑なダイナミクスをより単純なコンポーネントに分解するために、ハイブリッドスイッチングシステムの原則を適用します。
論文参考訳（メタデータ） (2020-05-04T12:40:59Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。