論文の概要: Reinforcing POD based model reduction techniques in reaction-diffusion complex networks using stochastic filtering and pattern recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.09762v1
• Date: Wed, 19 Jul 2023 05:45:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-07-20 15:27:33.956654
• Title: Reinforcing POD based model reduction techniques in reaction-diffusion complex networks using stochastic filtering and pattern recognition
• Title（参考訳）: 確率的フィルタリングとパターン認識を用いた反応拡散複素ネットワークにおけるPODモデル削減手法の強化
• Authors: Abhishek Ajayakumar, Soumyendu Raha
• Abstract要約: 複雑なネットワークは、多くの現実世界のシステムをモデル化するために使用される。 このような場合、PODのような次元減少技術を用いることができる。 本稿では,パターン認識(PR)とフィルタリング理論を組み合わせたアルゴリズムフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.26107298043931193
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Complex networks are used to model many real-world systems. However, the dimensionality of these systems can make them challenging to analyze. Dimensionality reduction techniques like POD can be used in such cases. However, these models are susceptible to perturbations in the input data. We propose an algorithmic framework that combines techniques from pattern recognition (PR) and stochastic filtering theory to enhance the output of such models. The results of our study show that our method can improve the accuracy of the surrogate model under perturbed inputs. Deep Neural Networks (DNNs) are susceptible to adversarial attacks. However, recent research has revealed that neural Ordinary Differential Equations (ODEs) exhibit robustness in specific applications. We benchmark our algorithmic framework with a Neural ODE-based approach as a reference.
• Abstract（参考訳）: 複雑なネットワークは多くの実世界のシステムをモデル化するために使われる。 しかし、これらのシステムの次元性は解析を難しくする可能性がある。 このような場合、PODのような次元減少技術を用いることができる。 しかし、これらのモデルは入力データの摂動に影響を受けやすい。 本稿では,パターン認識(PR)と確率的フィルタリング理論を組み合わせたアルゴリズムフレームワークを提案する。 その結果,提案手法は摂動入力下での代理モデルの精度を向上させることができることがわかった。 ディープニューラルネットワーク(DNN)は敵の攻撃を受けやすい。 しかし、最近の研究では、神経常微分方程式(ODE)が特定の応用において堅牢性を示すことが明らかになっている。 我々は,ニューラルネットワークによるアプローチを基準として,アルゴリズムフレームワークをベンチマークする。

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