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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