論文の概要: Data-Driven Observability Analysis for Nonlinear Stochastic Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.11979v1
- Date: Thu, 23 Feb 2023 12:51:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-24 15:15:37.007434
- Title: Data-Driven Observability Analysis for Nonlinear Stochastic Systems
- Title(参考訳): 非線形確率システムのデータ駆動可観測性解析
- Authors: Pierre-Fran\c{c}ois Massiani, Mona Buisson-Fenet, Friedrich Solowjow,
Florent Di Meglio, Sebastian Trimpe
- Abstract要約: 区別可能性と可観測性は力学系の鍵となる性質である。
両概念は線形システムを含むシステムのクラスに等価であることを示す。
2つの状態が高信頼で識別可能なしきい値を決定するための統計的テストを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 5.270054840298395
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Distinguishability and, by extension, observability are key properties of
dynamical systems. Establishing these properties is challenging, especially
when no analytical model is available and they are to be inferred directly from
measurement data. The presence of noise further complicates this analysis, as
standard notions of distinguishability are tailored to deterministic systems.
We build on distributional distinguishability, which extends the deterministic
notion by comparing distributions of outputs of stochastic systems. We first
show that both concepts are equivalent for a class of systems that includes
linear systems. We then present a method to assess and quantify distributional
distinguishability from output data. Specifically, our quantification measures
how much data is required to tell apart two initial states, inducing a
continuous spectrum of distinguishability. We propose a statistical test to
determine a threshold above which two states can be considered distinguishable
with high confidence. We illustrate these tools by computing distinguishability
maps over the state space in simulation, then leverage the test to compare
sensor configurations on hardware.
- Abstract(参考訳): 可観測性と拡張性は力学系の重要な性質である。
これらの特性の確立は、特に分析モデルが利用できず、測定データから直接推測される場合、困難である。
ノイズの存在は、識別可能性の標準概念が決定論的システムに適合するので、この分析をさらに複雑にする。
確率システムの出力の分布を比較することで決定論的概念を拡張した分布微分可能性を構築した。
まず、両概念が線形システムを含むシステムのクラスに等価であることを示す。
次に,出力データから分布の識別性を評価・定量化する手法を提案する。
具体的には, 2 つの初期状態の区別に必要なデータ量を測定し, 識別可能性の連続スペクトルを誘導する。
2つの状態が高信頼で識別可能なしきい値を決定するための統計的テストを提案する。
シミュレーションで状態空間上の識別可能性マップを計算し,ハードウェア上のセンサ構成を比較することで,これらのツールを説明する。
関連論文リスト
- DAGnosis: Localized Identification of Data Inconsistencies using
Structures [73.39285449012255]
機械学習モデルを確実に使用するためには、デプロイメント時のデータの不整合の特定と適切な処理が不可欠である。
我々は,有向非巡回グラフ(DAG)を用いて,トレーニングセットの特徴分布と非依存性を構造として符号化する。
我々の手法はDAGnosisと呼ばれ、これらの構造的相互作用を利用して、価値があり洞察に富んだデータ中心の結論をもたらす。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-26T11:29:16Z) - Robust Independence Tests with Finite Sample Guarantees for Synchronous
Stochastic Linear Systems [0.0]
線形時間不変系に対する非漸近的に保証された重要度を持つ頑健な独立性試験を提案する。
我々の手法は、分布のないタイプIの誤差確率の有界性、すなわち、革新は任意の分布を持つことができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-03T21:13:34Z) - Identifiability and Asymptotics in Learning Homogeneous Linear ODE
Systems from Discrete Observations [132.317721820131]
通常の微分方程式(ODE)は、機械学習において最近多くの注目を集めている。
理論的な側面、例えば、統計的推定の識別可能性と特性は、いまだに不明である。
本稿では,1つの軌道からサンプリングされた等間隔の誤差のない観測結果から,同次線形ODE系の同定可能性について十分な条件を導出する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-12T06:46:38Z) - Non-Parametric Inference of Relational Dependence [17.76905154531867]
本研究では,関係系から引き出されたデータの独立性を推定する問題について検討する。
我々は,非観測データに対する関係独立性試験を運用するために,一貫した,非パラメトリックでスケーラブルなカーネルテストを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-30T03:42:20Z) - Nonparametric Conditional Local Independence Testing [69.31200003384122]
条件付き局所独立は、連続的な時間プロセス間の独立関係である。
条件付き地域独立の非パラメトリックテストは行われていない。
二重機械学習に基づく非パラメトリックテストを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-25T10:31:02Z) - Data-SUITE: Data-centric identification of in-distribution incongruous
examples [81.21462458089142]
Data-SUITEは、ID(In-distriion)データの不連続領域を特定するためのデータ中心のフレームワークである。
我々は,Data-SUITEの性能保証とカバレッジ保証を実証的に検証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-17T18:58:31Z) - Tractable Inference in Credal Sentential Decision Diagrams [116.6516175350871]
確率感性決定図は、解離ゲートの入力が確率値によってアノテートされる論理回路である。
我々は、局所確率を質量関数のクレーダル集合に置き換えることができる確率の一般化である、クレーダル感性決定図を開発する。
まず,ノイズの多い7セグメント表示画像に基づく簡単なアプリケーションについて検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-19T16:04:34Z) - Active Learning for Nonlinear System Identification with Guarantees [102.43355665393067]
状態遷移が既知の状態-作用対の特徴埋め込みに線形に依存する非線形力学系のクラスについて検討する。
そこで本稿では, トラジェクティブ・プランニング, トラジェクティブ・トラッキング, システムの再推定という3つのステップを繰り返すことで, この問題を解決するためのアクティブ・ラーニング・アプローチを提案する。
本手法は, 非線形力学系を標準線形回帰の統計速度と同様, パラメトリック速度で推定する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-18T04:54:11Z) - Data-Driven Verification under Signal Temporal Logic Constraints [0.0]
力学が部分的に不明な不確実性のあるシステムを考える。
本研究の目的は,そのようなシステムの軌道による時間論理特性の満足度について研究することである。
本研究では, ベイズ推定手法を用いて, 信頼度と満足度を関連づける。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-08T08:32:30Z) - A Kernel Two-sample Test for Dynamical Systems [7.198860143325813]
データストリームが同じ分布から引き出されるかどうかを評価することは、さまざまな機械学習問題の中心にある。
これは、生体医療、経済、工学システムにおいて、そのようなシステムが多くの現実世界のプロセスに不可欠であるため、動的システムによって生成されるデータに特に関係している。
i) 関連するメトリックにおける自己相関を捉える混合の概念を導入し、(ii) データにのみ依存する混合の速度を推定する効率的な方法を提案し、(iii) 確立されたカーネルの2サンプルテストに統合する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-23T11:57:26Z)
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。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。