論文の概要: Small-data Reduced Order Modeling of Chaotic Dynamics through SyCo-AE:
Synthetically Constrained Autoencoders
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.08036v1
- Date: Sun, 14 May 2023 00:42:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-16 18:01:00.681393
- Title: Small-data Reduced Order Modeling of Chaotic Dynamics through SyCo-AE:
Synthetically Constrained Autoencoders
- Title(参考訳): SyCo-AEによるカオスダイナミクスの低次モデリング:合成制約オートエンコーダ
- Authors: Andrey A. Popov, Renato Zanetti
- Abstract要約: データ駆動によるカオス力学の還元次数モデリングは、破滅的に散逸または散逸するシステムをもたらす可能性がある。
そこで本研究では, 次数空間に合成制約を課すことにより, この問題を解決することを目的とする。
合成制約により、自由度が完全に非線形で不安定でありながら、ばらつきを防止できる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Data-driven reduced order modeling of chaotic dynamics can result in systems
that either dissipate or diverge catastrophically. Leveraging non-linear
dimensionality reduction of autoencoders and the freedom of non-linear operator
inference with neural-networks, we aim to solve this problem by imposing a
synthetic constraint in the reduced order space. The synthetic constraint
allows our reduced order model both the freedom to remain fully non-linear and
highly unstable while preventing divergence. We illustrate the methodology with
the classical 40-variable Lorenz '96 equations, showing that our methodology is
capable of producing medium-to-long range forecasts with lower error using less
data.
- Abstract(参考訳): データ駆動によるカオス力学の還元次数モデリングは、破滅的に散逸または散逸するシステムをもたらす可能性がある。
本稿では,自動エンコーダの非線形次元低減とニューラルネットワークを用いた非線形演算子推論の自由を活かし,縮小順序空間に合成制約を課すことで,この問題を解決しようとする。
合成制約により、自由度が完全に非線形で不安定でありながら、ばらつきを防止できる。
従来の40変数のlorenz '96方程式を用いて手法を説明し,より少ないデータを用いて誤差の低い中から長距離の予測を行うことができることを示した。
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