論文の概要: Recurrences reveal shared causal drivers of complex time series

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.13516v2
• Date: Tue, 2 May 2023 10:51:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-05-03 17:16:01.387667
• Title: Recurrences reveal shared causal drivers of complex time series
• Title（参考訳）: 複雑時系列における因果関係の共有化
• Authors: William Gilpin
• Abstract要約: 本稿では,時系列測定における繰り返しを用いた教師なし学習アルゴリズムを導入し,観測されていない運転信号を徐々に再構築する。 本研究では, 生態学, ゲノム学, 流体力学, 生理学にまたがる多様な実世界のデータセットから因果駆動信号を抽出する能力を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.09170287691728
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Many experimental time series measurements share unobserved causal drivers. Examples include genes targeted by transcription factors, ocean flows influenced by large-scale atmospheric currents, and motor circuits steered by descending neurons. Reliably inferring this unseen driving force is necessary to understand the intermittent nature of top-down control schemes in diverse biological and engineered systems. Here, we introduce a new unsupervised learning algorithm that uses recurrences in time series measurements to gradually reconstruct an unobserved driving signal. Drawing on the mathematical theory of skew-product dynamical systems, we identify recurrence events shared across response time series, which implicitly define a recurrence graph with glass-like structure. As the amount or quality of observed data improves, this recurrence graph undergoes a percolation transition manifesting as weak ergodicity breaking for random walks on the induced landscape -- revealing the shared driver's dynamics, even in the presence of strongly corrupted or noisy measurements. Across several thousand random dynamical systems, we empirically quantify the dependence of reconstruction accuracy on the rate of information transfer from a chaotic driver to the response systems, and we find that effective reconstruction proceeds through gradual approximation of the driver's dominant orbit topology. Through extensive benchmarks against classical and neural-network-based signal processing techniques, we demonstrate our method's strong ability to extract causal driving signals from diverse real-world datasets spanning ecology, genomics, fluid dynamics, and physiology.
• Abstract（参考訳）: 多くの実験的な時系列測定は、観測されていない因果ドライバーを共有する。 例えば、転写因子を標的とする遺伝子、大規模な大気電流に影響された海洋の流れ、下降するニューロンが支配する運動回路などがある。 多様な生物学的・工学的なシステムにおけるトップダウン制御スキームの断続的な性質を理解するためには、この未知の駆動力を確実に推論する必要がある。 そこで本研究では,時系列測定の繰り返しを利用して,観測されていない運転信号を徐々に再構成する,教師なし学習アルゴリズムを提案する。 スクリュー生成力学系の数学的理論に基づいて,反応時間列間で共有される再発事象を同定し,ガラスのような構造を持つ再発グラフを暗黙的に定義する。 観測されたデータの量や品質が向上するにつれて、この再帰グラフは、誘導されたランドスケープ上のランダムウォークの弱いエルゴード性破壊として現れるパーコレーション遷移を実行します。 数千のランダム力学系において、カオスドライバから応答システムへの情報伝達速度に対する再構成精度の依存性を実証的に定量化し、運転者の支配的軌道トポロジーの段階的近似により効果的な再構成が進行することを示す。 古典的およびニューラルネットワークに基づく信号処理技術に対する広範なベンチマークを通じて, 生態学, ゲノム学, 流体力学, 生理学にまたがる多種多様な実世界のデータセットから, 因果的駆動信号を抽出する手法の強みを実証する。

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