論文の概要: Flow Map Learning for Unknown Dynamical Systems: Overview, Implementation, and Benchmarks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.11013v1
• Date: Thu, 20 Jul 2023 16:38:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-21 11:59:53.645697
• Title: Flow Map Learning for Unknown Dynamical Systems: Overview, Implementation, and Benchmarks
• Title（参考訳）: 未知の動的システムのためのフローマップ学習:概要,実装,ベンチマーク
• Authors: Victor Churchill, Dongbin Xiu
• Abstract要約: フローマップ学習(FML)は、部分的に観測されたシステムの正確な予測モデルを生成することができる。 本稿では,未知の力学系を学習する上で,よく定義されたベンチマーク問題を提案する。
• 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: Flow map learning (FML), in conjunction with deep neural networks (DNNs), has shown promises for data driven modeling of unknown dynamical systems. A remarkable feature of FML is that it is capable of producing accurate predictive models for partially observed systems, even when their exact mathematical models do not exist. In this paper, we present an overview of the FML framework, along with the important computational details for its successful implementation. We also present a set of well defined benchmark problems for learning unknown dynamical systems. All the numerical details of these problems are presented, along with their FML results, to ensure that the problems are accessible for cross-examination and the results are reproducible.
• Abstract（参考訳）: フローマップ学習(FML)は、ディープニューラルネットワーク(DNN)とともに、未知の動的システムのデータ駆動モデリングを約束している。 FMLの注目すべき特徴は、正確な数学的モデルが存在しなくても、部分的に観測されたシステムの正確な予測モデルを作成することができることである。 本稿では、FMLフレームワークの概要と、その実装を成功させるために重要な計算の詳細について述べる。 また,未知の力学系を学習するための,よく定義されたベンチマーク問題も提示する。 これらの問題の数値的な詳細は、それらのfmlの結果とともに示され、問題を横断的に検証し、結果が再現可能であることを保証する。

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