論文の概要: Modeling Unknown Stochastic Dynamical System via Autoencoder
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.10001v2
- Date: Sun, 22 Dec 2024 06:50:50 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-24 15:53:10.462396
- Title: Modeling Unknown Stochastic Dynamical System via Autoencoder
- Title（参考訳）: オートエンコーダによる未知確率力学系のモデル化
- Authors: Zhongshu Xu, Yuan Chen, Qifan Chen, Dongbin Xiu,
- Abstract要約: 本稿では,未知の力学系に対する正確な予測モデルを軌道データから学習する数値的手法を提案する。
オートエンコーダ(autoencoder)というアイデアを使って、観測されていない潜在確率変数を識別する。
また、非ガウス雑音によって駆動されるシステムにも適用できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5489676012585236
- License:
- Abstract: We present a numerical method to learn an accurate predictive model for an unknown stochastic dynamical system from its trajectory data. The method seeks to approximate the unknown flow map of the underlying system. It employs the idea of autoencoder to identify the unobserved latent random variables. In our approach, we design an encoding function to discover the latent variables, which are modeled as unit Gaussian, and a decoding function to reconstruct the future states of the system. Both the encoder and decoder are expressed as deep neural networks (DNNs). Once the DNNs are trained by the trajectory data, the decoder serves as a predictive model for the unknown stochastic system. Through an extensive set of numerical examples, we demonstrate that the method is able to produce long-term system predictions by using short bursts of trajectory data. It is also applicable to systems driven by non-Gaussian noises.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,未知確率力学系の軌道データから正確な予測モデルを学習するための数値的手法を提案する。
本手法は, 基礎システムの未知フローマップを近似する。
オートエンコーダ(autoencoder)というアイデアを使って、観測されていない潜在確率変数を識別する。
提案手法では,単位ガウスとしてモデル化された潜伏変数を検出するための符号化関数と,システムの将来の状態を再構築するための復号関数を設計する。
エンコーダもデコーダもディープニューラルネットワーク(DNN)として表現される。
DNNが軌道データによって訓練されると、デコーダは未知の確率系の予測モデルとして機能する。
本手法は, 広範囲な数値的な例から, 短時間の軌跡データを用いて, 長期システム予測が可能であることを示す。
また、非ガウス雑音によって駆動されるシステムにも適用できる。
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