論文の概要: Machine learning the interaction network in coupled dynamical systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.03378v2
- Date: Mon, 6 Nov 2023 06:04:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-07 20:39:41.787825
- Title: Machine learning the interaction network in coupled dynamical systems
- Title（参考訳）: 結合力学系における相互作用ネットワークの機械学習
- Authors: Pawan R. Bhure, M. S. Santhanam
- Abstract要約: 相互作用する粒子の集合において、相互作用ネットワークは、様々なコンポーネントが相互にどのように相互作用するかに関する情報を含んでいる。
本研究では,対話ネットワークの回復とエージェントのダイナミクスの予測という2つの結果を達成するために,自己教師型ニューラルネットワークモデルを用いる。
- 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: The study of interacting dynamical systems continues to attract research
interest in various fields of science and engineering. In a collection of
interacting particles, the interaction network contains information about how
various components interact with one another. Inferring the information about
the interaction network from the dynamics of agents is a problem of
long-standing interest. In this work, we employ a self-supervised neural
network model to achieve two outcomes: to recover the interaction network and
to predict the dynamics of individual agents. Both these information are
inferred solely from the observed trajectory data. This work presents an
application of the Neural Relational Inference model to two dynamical systems:
coupled particles mediated by Hooke's law interaction and coupled phase
(Kuramoto) oscillators.
- Abstract（参考訳）: 相互作用する力学系の研究は、科学と工学の様々な分野に研究の関心を惹きつけ続けている。
相互作用する粒子の集合において、相互作用ネットワークは、様々なコンポーネントが相互にどのように相互作用するかに関する情報を含んでいる。
エージェントのダイナミクスからインタラクションネットワークに関する情報を推測することは、長年の関心の問題だ。
本研究では,自己教師付きニューラルネットワークモデルを用いて,インタラクションネットワークの回復と個々のエージェントのダイナミクスの予測という2つの結果を達成する。
これらの情報は、観測された軌跡データからのみ推測される。
この研究は、フークの法則相互作用と結合相(倉本)振動子を介する結合粒子の2つの力学系へのニューラルリレーショナル推論モデルの応用を示す。
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