論文の概要: Early warning indicators via latent stochastic dynamical systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.03842v2
• Date: Sat, 30 Dec 2023 02:47:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-03 01:46:15.726904
• Title: Early warning indicators via latent stochastic dynamical systems
• Title（参考訳）: 潜在確率力学系による早期警告指標
• Authors: Lingyu Feng, Ting Gao, Wang Xiao and Jinqiao Duan
• Abstract要約: 我々は、低次元多様体の潜在進化力学を捉える異方性拡散写像を開発する。 3つの効果的な警告信号は、潜時座標と潜時力学系によって導出される。 我々の早期警戒指標は状態遷移中の先端を検出することができることがわかった。
• 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: Detecting early warning indicators for abrupt dynamical transitions in complex systems or high-dimensional observation data is essential in many real-world applications, such as brain diseases, natural disasters, financial crises, and engineering reliability. To this end, we develop a novel approach: the directed anisotropic diffusion map that captures the latent evolutionary dynamics in the low-dimensional manifold. Then three effective warning signals (Onsager-Machlup Indicator, Sample Entropy Indicator, and Transition Probability Indicator) are derived through the latent coordinates and the latent stochastic dynamical systems. To validate our framework, we apply this methodology to authentic electroencephalogram (EEG) data. We find that our early warning indicators are capable of detecting the tipping point during state transition. This framework not only bridges the latent dynamics with real-world data but also shows the potential ability for automatic labeling on complex high-dimensional time series.
• Abstract（参考訳）: 脳疾患、自然災害、金融危機、工学的信頼性など、多くの現実の応用において、複雑なシステムや高次元観測データにおける急激な動的遷移の早期警戒指標の検出が不可欠である。 この目的のために、低次元多様体の潜在進化力学を捉える有向異方性拡散写像という新しいアプローチを開発する。 次に、3つの効果的な警告信号(Onsager-Machlup Indicator、Sample Entropy Indicator、Transition Probability Indicator)を潜在座標と潜在確率力学系から導出する。 この枠組みを検証するために,本手法を正真正銘脳波(eeg)データに適用する。 我々の早期警戒指標は状態遷移中の先端を検出することができることがわかった。 このフレームワークは潜在力学を現実世界のデータに橋渡しするだけでなく、複雑な高次元時系列に自動ラベリングする可能性を示す。

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