論文の概要: Improving Surrogate Model Robustness to Perturbations for Dynamical Systems Through Machine Learning and Data Assimilation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.09762v3
• Date: Tue, 25 Feb 2025 16:27:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-26 15:19:09.818377
• Title: Improving Surrogate Model Robustness to Perturbations for Dynamical Systems Through Machine Learning and Data Assimilation
• Title（参考訳）: 機械学習とデータ同化による動的システムの摂動に対するサーロゲートモデルロバスト性の改善
• Authors: Abhishek Ajayakumar, Soumyendu Raha,
• Abstract要約: 本稿では,機械学習とデータ同化技術を組み合わせてサロゲートモデルを改善する新しいフレームワークを提案する。 本研究では,入力摂動下でのサロゲートモデルの精度を大幅に向上することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0789257770465417
• License:
• Abstract: Many real-world systems are modelled using complex ordinary differential equations (ODEs). However, the dimensionality of these systems can make them challenging to analyze. Dimensionality reduction techniques like Proper Orthogonal Decomposition (POD) can be used in such cases. However, these reduced order models are susceptible to perturbations in the input. We propose a novel framework that combines machine learning and data assimilation techniques to improving surrogate models to handle perturbations in input data effectively. Through rigorous experiments on dynamical systems modelled on graphs, we demonstrate that our framework substantially improves the accuracy of surrogate models under input perturbations. Furthermore, we evaluate the framework's efficacy on alternative surrogate models, including neural ODEs, and the empirical results consistently show enhanced performance.
• Abstract（参考訳）: 多くの実世界のシステムは複素常微分方程式(ODE)を用いてモデル化される。 しかし、これらのシステムの次元性は、分析を難しくする可能性がある。 このような場合、適切な直交分解(POD)のような次元減少技術を用いることができる。 しかし、これらの縮小順序モデルは入力の摂動に影響を受けやすい。 本稿では,機械学習とデータ同化技術を組み合わせた新しいフレームワークを提案する。 グラフをモデルとした力学系に関する厳密な実験により,我々のフレームワークは入力摂動下での代理モデルの精度を大幅に向上することを示した。 さらに、ニューラルネットワークを含む代替サロゲートモデルに対するフレームワークの有効性を評価し、実験結果から連続的に性能が向上することを示した。

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