論文の概要: Divide And Conquer: Learning Chaotic Dynamical Systems With Multistep Penalty Neural Ordinary Differential Equations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.00568v4
• Date: Tue, 01 Oct 2024 15:19:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-02 16:33:29.132105
• Title: Divide And Conquer: Learning Chaotic Dynamical Systems With Multistep Penalty Neural Ordinary Differential Equations
• Title（参考訳）: Divide and Conquer: 多段階ニューラルネットワーク正規微分方程式を用いたカオス力学系の学習
• Authors: Dibyajyoti Chakraborty, Seung Whan Chung, Troy Arcomano, Romit Maulik,
• Abstract要約: 多段階ペナルティ・ヌードは, 倉本・シヴァシュ・コリンスキー方程式, 2次元コルモゴロフ流, ERA5再解析データなどのカオスシステムに適用される。 計算コストを著しく低減したカオスシステムに対してMPODEが実行可能な性能を提供することが観察された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Forecasting high-dimensional dynamical systems is a fundamental challenge in various fields, such as geosciences and engineering. Neural Ordinary Differential Equations (NODEs), which combine the power of neural networks and numerical solvers, have emerged as a promising algorithm for forecasting complex nonlinear dynamical systems. However, classical techniques used for NODE training are ineffective for learning chaotic dynamical systems. In this work, we propose a novel NODE-training approach that allows for robust learning of chaotic dynamical systems. Our method addresses the challenges of non-convexity and exploding gradients associated with underlying chaotic dynamics. Training data trajectories from such systems are split into multiple, non-overlapping time windows. In addition to the deviation from the training data, the optimization loss term further penalizes the discontinuities of the predicted trajectory between the time windows. The window size is selected based on the fastest Lyapunov time scale of the system. Multi-step penalty(MP) method is first demonstrated on Lorenz equation, to illustrate how it improves the loss landscape and thereby accelerates the optimization convergence. MP method can optimize chaotic systems in a manner similar to least-squares shadowing with significantly lower computational costs. Our proposed algorithm, denoted the Multistep Penalty NODE, is applied to chaotic systems such as the Kuramoto-Sivashinsky equation, the two-dimensional Kolmogorov flow, and ERA5 reanalysis data for the atmosphere. It is observed that MP-NODE provide viable performance for such chaotic systems, not only for short-term trajectory predictions but also for invariant statistics that are hallmarks of the chaotic nature of these dynamics.
• Abstract（参考訳）: 高次元力学系の予測は、地球科学や工学といった様々な分野における根本的な課題である。 ニューラルネットワークと数値解法を組み合わせたニューラル正規微分方程式(NODE)は、複雑な非線形力学系を予測するための有望なアルゴリズムとして登場した。 しかし、NODEトレーニングに使用される古典的手法はカオス力学系の学習には効果がない。 本研究では,カオス力学系の堅牢な学習を可能にする新しいNODE学習手法を提案する。 本手法は,非凸性および爆発的勾配のカオス力学に関する課題に対処する。 このようなシステムからのトレーニングデータトラジェクトリは、重複しない複数の時間ウィンドウに分割される。 トレーニングデータからのずれに加えて、最適化損失項は、予測された時間窓間の軌道の不連続をさらに罰する。 ウィンドウサイズは、システムの最も速いリアプノフ時間スケールに基づいて選択される。 マルチステップペナルティ(MP)法はローレンツ方程式で最初に示され、損失景観の改善を図示し、最適化収束を加速させる。 MP法は、計算コストを大幅に削減した最小二乗影と同様の方法でカオスシステムを最適化することができる。 提案手法は多段法則 (Multistep Penalty NODE) と表現され, 倉本-シヴァシンスキー方程式, 2次元コルモゴロフ流, ERA5再解析データなどのカオスシステムに適用された。 MP-NODEは、短期軌道予測だけでなく、これらの力学のカオス的性質の指標となる不変統計に対して、このようなカオスシステムに対して実行可能な性能を提供する。

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