論文の概要: Machine Learning for predicting chaotic systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.20158v1
• Date: Mon, 29 Jul 2024 16:34:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-30 13:05:24.771142
• Title: Machine Learning for predicting chaotic systems
• Title（参考訳）: カオスシステムの予測のための機械学習
• Authors: Christof Schötz, Alistair White, Maximilian Gelbrecht, Niklas Boers,
• Abstract要約: 我々は、よく調整された単純な手法と、未調整のベースライン手法が、しばしば最先端のディープラーニングモデルより優れていることを示す。 これらの結果は、データ特性と利用可能な計算資源に対するマッチング予測手法の重要性を浮き彫りにしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Predicting chaotic dynamical systems is critical in many scientific fields such as weather prediction, but challenging due to the characterizing sensitive dependence on initial conditions. Traditional modeling approaches require extensive domain knowledge, often leading to a shift towards data-driven methods using machine learning. However, existing research provides inconclusive results on which machine learning methods are best suited for predicting chaotic systems. In this paper, we compare different lightweight and heavyweight machine learning architectures using extensive existing databases, as well as a newly introduced one that allows for uncertainty quantification in the benchmark results. We perform hyperparameter tuning based on computational cost and introduce a novel error metric, the cumulative maximum error, which combines several desirable properties of traditional metrics, tailored for chaotic systems. Our results show that well-tuned simple methods, as well as untuned baseline methods, often outperform state-of-the-art deep learning models, but their performance can vary significantly with different experimental setups. These findings underscore the importance of matching prediction methods to data characteristics and available computational resources.
• Abstract（参考訳）: カオス力学系の予測は、天気予報のような多くの科学分野において重要であるが、初期条件への敏感な依存を特徴付けるため困難である。 従来のモデリングアプローチは広範なドメイン知識を必要としており、しばしば機械学習を使ったデータ駆動手法への移行につながる。 しかし、既存の研究では、カオスシステムの予測に最も適した機械学習手法について、決定的な結果が得られていない。 本稿では,既存の大規模データベースを用いた軽量・軽量の機械学習アーキテクチャと,ベンチマーク結果の不確実性定量化を可能にする新しい機械学習アーキテクチャを比較した。 我々は計算コストに基づいてハイパーパラメータチューニングを行い、カオスシステムに適した従来のメトリクスのいくつかの望ましい特性を組み合わせた新しい誤差基準である累積最大誤差を導入する。 以上の結果から,高度に調整された単純な手法や,未調整のベースライン手法は,最先端のディープラーニングモデルよりも優れていることが示唆された。 これらの結果は、データ特性と利用可能な計算資源に対するマッチング予測手法の重要性を浮き彫りにしている。

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