論文の概要: Chaotic attractor reconstruction using small reservoirs - the influence of topology

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.16888v1
• Date: Fri, 23 Feb 2024 09:43:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-28 19:22:21.662213
• Title: Chaotic attractor reconstruction using small reservoirs - the influence of topology
• Title（参考訳）: 小貯留層を用いたカオス的アトラクタ再構成 -トポロジーの影響-
• Authors: Lina Jaurigue
• Abstract要約: 貯留層計算はカオス力学の予測に有効な方法であることが示されている。 本研究では,未結合ノードの貯留層が長期時間予測をより確実に生成することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Forecasting timeseries based upon measured data is needed in a wide range of applications and has been the subject of extensive research. A particularly challenging task is the forecasting of timeseries generated by chaotic dynamics. In recent years reservoir computing has been shown to be an effective method of forecasting chaotic dynamics and reconstructing chaotic attractors from data. In this work strides are made toward smaller and lower complexity reservoirs with the goal of improved hardware implementability and more reliable production of adequate surrogate models. We show that a reservoir of uncoupled nodes more reliably produces long term timeseries predictions than complex reservoir topologies. We then link the improved attractor reconstruction of the uncoupled reservoir with smaller spectral radii of the resulting surrogate systems. These results indicate that, the node degree plays an important role in determining whether the desired dynamics will be stable in the autonomous surrogate system which is attained via closed-loop operation of the trained reservoir. In terms of hardware implementability, uncoupled nodes would allow for greater freedom in the hardware architecture because no complex coupling setups are needed and because, for uncoupled nodes, the system response is equivalent for space and time multiplexing.
• Abstract（参考訳）: 測定データに基づく時系列予測は、幅広い応用において必要であり、広範な研究の対象となっている。 特に難しい課題はカオス力学によって生成された時系列の予測である。 近年,リザーバコンピューティングはカオスダイナミクスを予測し,データからカオスアトラクタを再構築する効果的な手法であることが示されている。 本研究は, ハードウェア実装性の向上と適切なサロゲートモデルの信頼性向上を目標として, より小さく, より低い複雑性の貯水池に向けて進められている。 非結合ノードのリザーバーは、複雑なリザーバトポロジよりも長期時系列予測をより確実に生成する。 得られたサロゲート系のスペクトル半径を小さくして, 未結合貯水池のアトラクタ再構成を改良した。 これらの結果は,訓練した貯水池の閉ループ操作によって達成される自律サーロゲートシステムにおいて,所望のダイナミクスが安定するかどうかを決定する上で,ノード次数が重要な役割を果たすことを示唆する。 ハードウェア実装の面では、非結合ノードは複雑な結合セットアップを必要としないため、ハードウェアアーキテクチャの自由度が高くなり、非結合ノードの場合、システム応答はスペースと時間多重化に等価である。

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