論文の概要: The $\alpha$-divergence Improves the Entropy Production Estimation via Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.02901v1
• Date: Mon, 6 Mar 2023 05:35:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-07 17:11:46.628810
• Title: The $\alpha$-divergence Improves the Entropy Production Estimation via Machine Learning
• Title（参考訳）: 機械学習によるエントロピー生産推定を改善する$\alpha$-divergence
• Authors: Euijoon Kwon, Yongjoo Baek
• Abstract要約: 損失関数のホストが存在し、すなわち$alpha$-divergenceの変分表現を実装するものが存在することを示す。 これらの損失関数のうち、$alpha = -0.5$に対応するものは、強い非平衡駆動やスローダイナミクスに対して最も堅牢な性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent years have seen a surge of interest in the algorithmic estimation of stochastic entropy production (EP) from the trajectory data via machine learning. A crucial element of such algorithms is the identification of a loss function whose minimization guarantees the accurate EP estimation. In this study, we show that there exists a host of loss functions, namely those implementing a variational representation of the $\alpha$-divergence, which can be used for the EP estimation. Among these loss functions, the one corresponding to $\alpha = -0.5$ exhibits the most robust performance against strong nonequilibrium driving or slow dynamics, which adversely affects the existing method based on the Kullback-Leibler divergence ($\alpha = 0$). To corroborate our findings, we present an exactly solvable simplification of the EP estimation problem, whose loss function landscape and stochastic properties demonstrate the optimality of $\alpha = -0.5$.
• Abstract（参考訳）: 近年,機械学習による軌道データから確率エントロピー生成(EP)をアルゴリズムで推定することへの関心が高まっている。 このようなアルゴリズムの重要な要素は、最小化が正確なEP推定を保証する損失関数の同定である。 本研究では,EP推定に使用できる$\alpha$-divergenceの変分表現を実装するような,損失関数のホストが存在することを示す。 これらの損失関数のうち、$\alpha = -0.5$に対応するものは、強い非平衡駆動やスローダイナミクスに対して最も堅牢な性能を示し、これはクルバック・リーバーの発散(\alpha = 0$)に基づいて既存の方法に悪影響を及ぼす。 そこで本研究では,ep推定問題の解法を単純化し,損失関数のランドスケープと確率的性質から,$\alpha = -0.5$ の最適性を示す。

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