論文の概要: EPR-Net: Constructing non-equilibrium potential landscape via a variational force projection formulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.01946v1
• Date: Thu, 5 Jan 2023 07:56:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-06 14:36:17.297844
• Title: EPR-Net: Constructing non-equilibrium potential landscape via a variational force projection formulation
• Title（参考訳）: EPR-Net: 変動力投影式による非平衡ポテンシャル景観の構築
• Authors: Yue Zhao, Wei Zhang, Tiejun Li
• Abstract要約: 本研究では,高次元非平衡定常状態(NESS)システムの潜在的景観を構築するための,EPR-Netと呼ばれる新しいシンプルな深層学習手法を提案する。 提案手法のロバスト性および有効性は,マルチ安定性,リミットサイクル,あるいは非消滅雑音を持つ奇妙な誘引器を有する高次元生体物理モデルの数値的研究により実証された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.713016559541947
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a novel yet simple deep learning approach, dubbed EPR-Net, for constructing the potential landscape of high-dimensional non-equilibrium steady state (NESS) systems. The key idea of our approach is to utilize the fact that the negative potential gradient is the orthogonal projection of the driving force in a weighted Hilbert space with respect to the steady-state distribution. The constructed loss function also coincides with the entropy production rate (EPR) formula in NESS theory. This approach can be extended to dealing with dimensionality reduction and state-dependent diffusion coefficients in a unified fashion. The robustness and effectiveness of the proposed approach are demonstrated by numerical studies of several high-dimensional biophysical models with multi-stability, limit cycle, or strange attractor with non-vanishing noise.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,高次元非平衡定常状態(ness)システムの潜在景観を構築するための,新しい簡易な深層学習手法epr-netを提案する。 このアプローチの重要な考え方は、負ポテンシャル勾配が定常分布に関して重み付きヒルベルト空間における駆動力の直交射影であるという事実を利用することである。 構成された損失関数は、NESS理論のエントロピー生成率(EPR)式とも一致する。 このアプローチは、次元還元と状態依存拡散係数を統一的に扱うように拡張することができる。 提案手法のロバスト性および有効性は,マルチ安定性,リミットサイクル,あるいは非消滅雑音を持つ奇妙な誘引器を有する高次元生体物理モデルの数値的研究により実証された。

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