Fugu-MT 論文翻訳(概要): Flexible and efficient spatial extremes emulation via variational autoencoders

論文の概要: Flexible and efficient spatial extremes emulation via variational autoencoders

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.08079v3
Date: Thu, 9 May 2024 21:48:43 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-13 20:46:40.816975
Title: Flexible and efficient spatial extremes emulation via variational autoencoders
Title（参考訳）: 可変オートエンコーダによるフレキシブルで効率的な空間極端エミュレーション
Authors: Likun Zhang, Xiaoyu Ma, Christopher K. Wikle, Raphaël Huser,
Abstract要約: 我々は、XVAEと呼ばれる変分オートエンコーダの符号化・復号構造に、フレキシブルで非定常的依存特性を持つ新しい空間超越モデルを統合する。 XVAEは空間観測をエミュレートし、特に尾部において入力と同じ統計特性の出力を生成する。我々は、赤海における高解像度衛星による海面温度のデータセットを分析し、16703格子細胞での30年間の日量測定を含む。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.09823450442456
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: Many real-world processes have complex tail dependence structures that cannot be characterized using classical Gaussian processes. More flexible spatial extremes models exhibit appealing extremal dependence properties but are often exceedingly prohibitive to fit and simulate from in high dimensions. In this paper, we aim to push the boundaries on computation and modeling of high-dimensional spatial extremes via integrating a new spatial extremes model that has flexible and non-stationary dependence properties in the encoding-decoding structure of a variational autoencoder called the XVAE. The XVAE can emulate spatial observations and produce outputs that have the same statistical properties as the inputs, especially in the tail. Our approach also provides a novel way of making fast inference with complex extreme-value processes. Through extensive simulation studies, we show that our XVAE is substantially more time-efficient than traditional Bayesian inference while outperforming many spatial extremes models with a stationary dependence structure. Lastly, we analyze a high-resolution satellite-derived dataset of sea surface temperature in the Red Sea, which includes 30 years of daily measurements at 16703 grid cells. We demonstrate how to use XVAE to identify regions susceptible to marine heatwaves under climate change and examine the spatial and temporal variability of the extremal dependence structure.
Abstract（参考訳）: 多くの実世界のプロセスは、古典的なガウス過程では特徴づけられない複雑なテール依存構造を持つ。より柔軟な空間的極端モデルは、魅力的な極端依存特性を示すが、しばしば高次元から適合し、シミュレートすることが禁じられている。本稿では,XVAEと呼ばれる変分オートエンコーダの符号化・復号構造において,フレキシブルかつ非定常的依存特性を持つ新しい空間超越モデルを統合することにより,高次元空間極度の計算とモデリングのバウンダリを推し進めることを目的とする。 XVAEは空間観測をエミュレートし、特に尾部において入力と同じ統計特性の出力を生成する。このアプローチはまた、複雑な極値プロセスで高速な推論を行う新しい方法も提供します。大規模なシミュレーション研究により、我々のXVAEは従来のベイズ推定よりもはるかに時間効率が良く、静止構造を持つ多くの空間超越モデルより優れていることが示された。最後に、赤海における高解像度衛星による海面温度のデータセットを分析する。本研究では, 気候変動に伴う海洋熱波の影響を受けやすい地域をXVAEを用いて同定し, 極端依存構造の空間的・時間的変動について検討する。

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