論文の概要: Machine Learning for Predicting Chaotic Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.20158v2
• Date: Mon, 16 Dec 2024 13:28:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-17 13:49:15.216835
• 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: カオス力学系の予測は、天気予報など多くの科学分野において重要である。 本稿では,軽量かつ重厚な機械学習アーキテクチャの比較を行う。 従来のメトリクスの望ましい特性を組み合わせ、カオスシステムに適した新しい計量である累積最大誤差を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Predicting chaotic dynamical systems is critical in many scientific fields, such as weather forecasting, but challenging due to the characteristic 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 benchmark databases, as well as a newly introduced database that allows for uncertainty quantification in the benchmark results. In addition to state-of-the-art methods from the literature, we also present new advantageous variants of established methods. Hyperparameter tuning is adjusted based on computational cost, with more tuning allocated to less costly methods. Furthermore, we introduce the cumulative maximum error, a novel metric that combines desirable properties of traditional metrics and is 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 highlight the importance of aligning prediction methods with data characteristics and caution against the indiscriminate use of overly complex models.
• Abstract（参考訳）: カオス力学系の予測は、天気予報など多くの科学分野において重要であるが、初期条件に特有の依存性があるため困難である。 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,既存の大規模ベンチマークデータベースと,ベンチマーク結果の不確実性定量化が可能な新しいデータベースを用いて,さまざまな軽量かつ重厚な機械学習アーキテクチャを比較した。 文献から得られた最先端の手法に加えて、確立された手法の新しい有利な変種も提示する。 ハイパーパラメータチューニングは計算コストに基づいて調整され、よりコストの低いメソッドに割り当てられる。 さらに、従来のメトリクスの望ましい特性を組み合わせ、カオスシステムに適した新しい計量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。 これらの知見は、データ特性と予測手法の整合性の重要性を強調し、過度に複雑なモデルの無差別な使用に対する注意を喚起する。

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