Fugu-MT 論文翻訳(概要): Deep Learning-based Analysis of Basins of Attraction

論文の概要: Deep Learning-based Analysis of Basins of Attraction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.15732v1
Date: Wed, 27 Sep 2023 15:41:12 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-09-28 13:03:36.925934
Title: Deep Learning-based Analysis of Basins of Attraction
Title（参考訳）: 深層学習に基づくアトラクション盆地の解析
Authors: David Valle, Alexandre Wagemakers, Miguel A.F. Sanju\'an
Abstract要約: 本研究では,多様な力学系に対するアトラクション盆地の複雑さと予測不可能性を特徴付けるために,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の有効性を示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 49.812879456944984
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This study showcases the effectiveness of convolutional neural networks (CNNs) in characterizing the complexity and unpredictability of basins of attraction for diverse dynamical systems. This novel method is optimal for exploring different parameters of dynamical systems since the conventional methods are computationally expensive for characterizing multiple basins of attraction. Additionally, our research includes a comparison of different CNN architectures for this task showing the superiority of our proposed characterization method over the conventional methods, even with obsolete architectures.
Abstract（参考訳）: 本研究では,多様な力学系に対するアトラクション盆地の複雑さと予測不可能性を特徴付けるために,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の有効性を示す。従来の手法は複数のアトラクションを特徴付けるのに計算コストがかかるため,この手法は力学系の異なるパラメータを探索するのに最適である。さらに,提案手法が従来の手法よりも優れていることを示すCNNアーキテクチャの比較を行った。

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