論文の概要: Narrative as a Dynamical System
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.06600v2
- Date: Fri, 29 Sep 2023 15:41:37 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2023-10-02 17:25:42.190776
- Title: Narrative as a Dynamical System
- Title(参考訳): 動的システムとしての物語
- Authors: Isidoros Doxas (1 and 2), James Meiss (3), Steven Bottone (1), Tom
Strelich (4 and 5), Andrew Plummer (5 and 6), Adrienne Breland (5 and 7),
Simon Dennis (8 and 9), Kathy Garvin-Doxas (9 and 10), Michael Klymkowsky (3)
( (1) Northrop Grumman Corporation, (2) Some work performed at the University
of Colorado, Boulder, (3) University of Colorado, Boulder, (4) Fusion
Constructive LLC, (5) Work performed at Northop Grumman Corporation (6)
Current Address JP Morgan, (7) Current address, GALT Aerospace, (8)
University of Melbourne, (9) Work performed at the University of Colorado,
Boulder, (10) Boulder Internet Technologies)
- Abstract要約: 点 A から点 B までのすべての可能な経路の平均は、作用の極限によって与えられることを示す。
我々は、およそ500の異なる物語を平均化することによって、3つの道を構築します。
- 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: There is increasing evidence that human activity in general, and narrative in
particular, can be treated as a dynamical system in the physics sense; a system
whose evolution is described by an action integral, such that the average of
all possible paths from point A to point B is given by the extremum of the
action. We create by construction three such paths by averaging about 500
different narratives, and we show that the average path is consistent with an
action principle.
- Abstract(参考訳): 人間の活動、特に物語が物理学的な意味での力学系として扱われる証拠が増えており、その進化が作用積分によって記述され、a点からb点までの全ての可能な経路の平均は作用の極値によって与えられる。
約500の異なる物語を平均化して3つの経路を構築し,平均的な経路が行動原理と一致することを示す。
関連論文リスト
- HEIR: Learning Graph-Based Motion Hierarchies [30.232977288956814]
本研究では、データから直接構造化された解釈可能な動き関係を学習する一般的な階層的な動きモデリング手法を提案する。
グラフに基づく階層構造を用いて観測された動きを表現し、グローバルな絶対運動を親継承パターンと局所的な動き残差に明示的に分解する。
実験の結果,本手法は1次元および2次元の動作階層を再構成し,動的3次元スプレイティングシーンのベースラインよりもリアルで解釈可能な変形を生じさせることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-10-30T17:57:40Z) - PhysHSI: Towards a Real-World Generalizable and Natural Humanoid-Scene Interaction System [67.2851799763138]
PhysHSIはシミュレーショントレーニングパイプラインと現実世界のデプロイメントシステムで構成される。
シミュレーションでは,自然のヒューマノイドとシーンの相互作用データを模倣するために,逆運動に基づくポリシー学習を採用する。
実世界の展開には、LiDARとカメラ入力を組み合わせた粗粒度オブジェクトローカライズモジュールを導入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-10-13T07:11:37Z) - Forecasting Continuous Non-Conservative Dynamical Systems in SO(3) [51.510040541600176]
コンピュータビジョンにおける移動物体の回転をモデル化するための新しい手法を提案する。
我々のアプローチは、入力ノイズに対して頑健でありながら、エネルギーと運動量保存に非依存である。
トレーニング中の雑音状態から物体のダイナミクスを近似させることで、シミュレーションや様々な現実世界の設定において頑健な外挿能力が得られる。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-08-11T09:03:10Z) - GraMMaR: Ground-aware Motion Model for 3D Human Motion Reconstruction [61.833152949826946]
本研究では,GraMMaRという3次元人体動作再構成のための新しいグラウンド・アウェア・モーション・モデルを提案する。
GraMMaRは、動きシーケンスの各時間ステップにおいて、ポーズにおける遷移の分布と、各関節面と接地面の間の相互作用を学習する。
運動と地面への距離変化との整合性を明確に促進するように訓練されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-29T07:22:20Z) - Metalearning generalizable dynamics from trajectories [4.4466356883131155]
本稿では,解釈可能なメタニューラル常微分方程式 (iMODE) を用いて,パラメータ固有ではない) のダイナミクスを高速に学習する。
iMODE法は物理パラメータを知らずに動的システムインスタンスの力場の機能的変動であるメタ知識を学習する。
We test the whether of the iMODE method on bistable, double pendulum, Van der Pol, Slinky, and reaction-diffusion system。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-03T06:04:28Z) - Initial Correlations in Open Quantum Systems: Constructing Linear
Dynamical Maps and Master Equations [62.997667081978825]
任意の所定の初期相関に対して、開系の作用素の空間上の線型動的写像を導入することができることを示す。
この構造が一般化されたリンドブラッド構造を持つ線形時間局所量子マスター方程式に導かれることを実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-24T13:43:04Z) - FlowBot3D: Learning 3D Articulation Flow to Manipulate Articulated Objects [14.034256001448574]
そこで本研究では,様々な物体の潜在的な動きを学習して予測する視覚ベースシステムを提案する。
我々は,このベクトル場に基づく解析的運動プランナを配置し,最大調音を与えるポリシを実現する。
その結果,本システムは実世界のシミュレーション実験と実世界実験の両方において,最先端の性能を達成できることが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-09T15:35:33Z) - MoCaNet: Motion Retargeting in-the-wild via Canonicalization Networks [77.56526918859345]
そこで本研究では,制御された環境から3次元動作タスクを実現する新しいフレームワークを提案する。
モーションキャプチャシステムや3D再構成手順を使わずに、2Dモノクロ映像のキャラクタから3Dキャラクタへの体動を可能にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-19T07:52:05Z) - Learning to drive from a world on rails [78.28647825246472]
モデルベースアプローチによって,事前記録された運転ログからインタラクティブな視覚ベースの運転方針を学習する。
世界の前方モデルは、あらゆる潜在的な運転経路の結果を予測する運転政策を監督する。
提案手法は,carla リーダボードにまずランク付けし,40 倍少ないデータを用いて25%高い運転スコアを得た。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-03T05:55:30Z) - Operational approach to metastability [0.0]
本稿では,有限次元開量子系の力学変化をマスター方程式によって制御する情報理論的手法を提案する。
そこで我々は,開量子系における転移性現象を定量的に記述する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-11T20:25:27Z) - Explore the Context: Optimal Data Collection for Context-Conditional Dynamics Models [7.766117084613689]
我々は、様々な性質を持つ力学系のパラメタライズドファミリーの力学モデルを学ぶ。
我々は、限られた数の環境相互作用に対して、与えられたシステムを最適に探索するアクションシーケンスを計算する。
本手法の有効性を,非線形な玩具・プロブレムと2つのよく知られた強化学習環境において示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-22T22:52:39Z) - Active Learning for Nonlinear System Identification with Guarantees [102.43355665393067]
状態遷移が既知の状態-作用対の特徴埋め込みに線形に依存する非線形力学系のクラスについて検討する。
そこで本稿では, トラジェクティブ・プランニング, トラジェクティブ・トラッキング, システムの再推定という3つのステップを繰り返すことで, この問題を解決するためのアクティブ・ラーニング・アプローチを提案する。
本手法は, 非線形力学系を標準線形回帰の統計速度と同様, パラメトリック速度で推定する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-18T04:54:11Z) - An information-geometric approach to feature extraction and moment
reconstruction in dynamical systems [0.0]
力学系の軌道は、系の(部分的な)観測によって定義される可測空間上の確率測度を誘導することを示す。
本研究では、力学依存確率測度のモーメントの進化が、元の力学系上の時空演算子に関係していることを示す。
2-トーラスとローレンツ63系のエルゴード力学系への応用について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-05T12:07:21Z) - Intelligent Roundabout Insertion using Deep Reinforcement Learning [68.8204255655161]
本稿では,多忙なラウンドアバウンドの入場を交渉できる演習計画モジュールを提案する。
提案されたモジュールは、トレーニングされたニューラルネットワークに基づいて、操作の全期間にわたって、ラウンドアバウンドに入るタイミングと方法を予測する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-03T11:16:41Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。