論文の概要: Digital twins of nonlinear dynamical systems: A perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.11461v1
• Date: Wed, 20 Sep 2023 16:57:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-21 15:32:42.160605
• Title: Digital twins of nonlinear dynamical systems: A perspective
• Title（参考訳）: 非線形力学系のディジタル双対:一視点
• Authors: Ying-Cheng Lai
• Abstract要約: 非線形力学系のデジタル双対は、系の進化を発生させ、潜在的に破滅的な創発的挙動を予測することができる。 デジタル双生児は、リアルタイムでシステム「健康」モニタリングや予測的問題解決に使用することができる。 非線形力学系のディジタル双対を構築するには、スパース最適化と機械学習の2つのアプローチが存在する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Digital twins have attracted a great deal of recent attention from a wide range of fields. A basic requirement for digital twins of nonlinear dynamical systems is the ability to generate the system evolution and predict potentially catastrophic emergent behaviors so as to providing early warnings. The digital twin can then be used for system "health" monitoring in real time and for predictive problem solving. In particular, if the digital twin forecasts a possible system collapse in the future due to parameter drifting as caused by environmental changes or perturbations, an optimal control strategy can be devised and executed as early intervention to prevent the collapse. Two approaches exist for constructing digital twins of nonlinear dynamical systems: sparse optimization and machine learning. The basics of these two approaches are described and their advantages and caveats are discussed.
• Abstract（参考訳）: デジタル双生児は、様々な分野から最近多くの注目を集めています。 非線形力学系のディジタル双対の基本的な要件は、システムの進化を発生させ、破滅的な緊急行動を予測する能力であり、早期警告を提供する。 デジタル双生児は、リアルタイムでシステム「健康」モニタリングや予測的問題解決に使用することができる。 特に、デジタル双生児が環境変化や摂動によるパラメータドリフトによる将来のシステム崩壊を予測すれば、崩壊を防止するための早期介入として最適な制御戦略を考案し実行することができる。 非線形力学系のディジタル双対を構築するには、スパース最適化と機械学習の2つのアプローチが存在する。 これら2つのアプローチの基本について述べ,その利点と留意点について論じる。

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