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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.13516v3
• Date: Mon, 02 Dec 2024 07:07:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-03 16:54:21.628701
• 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: 本研究は,複数時系列にまたがる同時繰り返し現象により,共有された未観測駆動信号の構造が明らかになることを示す。 本稿では,ガラスのような構造を持つ反復グラフを反復的に構築することにより,因果ドライバーを再構成する物理に基づく教師なし学習アルゴリズムを提案する。 本手法は, 生態学, ゲノム学, 流体力学, 生理学にまたがる多様な実験データセットから因果的ドライバを抽出する能力を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.6146285961466
• License:
• Abstract: Unmeasured causal forces influence diverse experimental time series, such as the transcription factors that regulate genes, or the descending neurons that steer motor circuits. Combining the theory of skew-product dynamical systems with topological data analysis, we show that simultaneous recurrence events across multiple time series reveal the structure of their shared unobserved driving signal. We introduce a physics-based unsupervised learning algorithm that reconstructs causal drivers by iteratively building a recurrence graph with glass-like structure. As the amount of data increases, a percolation transition on this graph leads to weak ergodicity breaking for random walks -- revealing the shared driver's dynamics, even from strongly-corrupted measurements. We relate reconstruction accuracy to 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 dynamical attractor. Through extensive benchmarks against classical signal processing and machine learning techniques, we demonstrate our method's ability to extract causal drivers from diverse experimental datasets spanning ecology, genomics, fluid dynamics, and physiology.
• Abstract（参考訳）: 非測定された因果力は、遺伝子を調節する転写因子や、ステアモーター回路を駆動する下降ニューロンなど、様々な実験的時系列に影響を及ぼす。 本研究では,スキュー生成力学系の理論とトポロジカルデータ解析を組み合わせることで,複数の時系列にまたがる同時繰り返し現象が共有された未観測駆動信号の構造を明らかにした。 本稿では,ガラスのような構造を持つ反復グラフを反復的に構築することにより,因果ドライバーを再構成する物理に基づく教師なし学習アルゴリズムを提案する。 データ量が増加するにつれて、このグラフのパーコレーション遷移によって、ランダムウォークのエルゴディディティが弱くなる。 カオス運転者から応答システムへの情報伝達率と再現精度を関連付けるとともに,ドライバの動的アトラクタ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。 従来の信号処理や機械学習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、生理学にまたがる様々な実験データセットから因果ドライバを抽出する能力を実証した。

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