論文の概要: Automated Discovery of Operable Dynamics from Videos

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.11894v2
• Date: Wed, 23 Apr 2025 19:17:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-25 21:09:46.398099
• Title: Automated Discovery of Operable Dynamics from Videos
• Title（参考訳）: ビデオからの操作性ダイナミクスの自動発見
• Authors: Kuang Huang, Dong Heon Cho, Boyuan Chen,
• Abstract要約: 本稿では,システムダイナミクスの低次元かつ操作可能な表現を自動的に検出するフレームワークを提案する。 結果は、自動科学的発見を前進させるデータ駆動アプローチの可能性を強調します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.690264156292023
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Dynamical systems form the foundation of scientific discovery, traditionally modeled with predefined state variables such as the angle and angular velocity, and differential equations such as the equation of motion for a single pendulum. We introduce a framework that automatically discovers a low-dimensional and operable representation of system dynamics, including a set of compact state variables that preserve the smoothness of the system dynamics and a differentiable vector field, directly from video without requiring prior domain-specific knowledge. The prominence and effectiveness of the proposed approach are demonstrated through both quantitative and qualitative analyses of a range of dynamical systems, including the identification of stable equilibria, the prediction of natural frequencies, and the detection of of chaotic and limit cycle behaviors. The results highlight the potential of our data-driven approach to advance automated scientific discovery.
• Abstract（参考訳）: 力学系は科学的な発見の基礎を形成し、伝統的に角度や角速度などの事前定義された状態変数と、単一の振り子に対する運動方程式のような微分方程式でモデル化されている。 本稿では,システムダイナミクスのスムーズさと微分可能ベクトル場をビデオから直接保持する,一連のコンパクト状態変数を含む,システムダイナミクスの低次元かつ操作可能な表現を自動的に検出するフレームワークを提案する。 提案手法の優位性と有効性は, 安定平衡の同定, 自然周波数の予測, カオスおよび極限サイクルの挙動の検出など, 様々な力学系の定量的および定性的解析によって実証される。 結果は、自動科学的発見を推し進めるための、データ駆動型アプローチの可能性を強調します。

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