論文の概要: A data-driven approach to modeling brain activity using differential equations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.00824v1
- Date: Sun, 14 Apr 2024 17:33:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-22 22:38:24.157055
- Title: A data-driven approach to modeling brain activity using differential equations
- Title（参考訳）: 微分方程式を用いた脳活動のモデル化のためのデータ駆動型アプローチ
- Authors: Kuratov Andrey,
- Abstract要約: この研究は、不完全データから方程式を抽出する革新的なタスクに焦点を合わせ、完全解の伝統的な方法から遠ざかる。
この研究は、特に、不十分な情報によって制限される電気生理学的データを用いた脳活動の研究において、データから方程式を抽出するという課題に対処する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: This research focuses on an innovative task of extracting equations from incomplete data, moving away from traditional methods used for complete solutions. The study addresses the challenge of extracting equations from data, particularly in the study of brain activity using electrophysiological data, which is often limited by insufficient information. The study provides a brief review of existing open-source equation derivation approaches in the context of modeling brain activity. The section below introduces a novel algorithm that employs incomplete data and prior domain knowledge to recover differential equations. The algorithm's practicality in real-world scenarios is demonstrated through its application on both synthetic and real datasets.
- Abstract（参考訳）: この研究は、不完全データから方程式を抽出する革新的なタスクに焦点を合わせ、完全解の伝統的な方法から遠ざかる。
この研究は、特に、不十分な情報によって制限される電気生理学的データを用いた脳活動の研究において、データから方程式を抽出するという課題に対処する。
この研究は、脳活動のモデル化の文脈において、既存のオープンソースの方程式導出アプローチの簡単なレビューを提供する。
下記の節では、不完全データと事前ドメイン知識を用いて微分方程式を復元する新しいアルゴリズムを紹介している。
実世界のシナリオにおけるアルゴリズムの実用性は、合成データセットと実データの両方に適用することで実証される。
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