論文の概要: ICODE: Modeling Dynamical Systems with Extrinsic Input Information
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.13914v2
- Date: Tue, 26 Nov 2024 02:36:50 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-27 13:34:22.584969
- Title: ICODE: Modeling Dynamical Systems with Extrinsic Input Information
- Title（参考訳）: ICODE:外部入力情報を用いた動的システムのモデリング
- Authors: Zhaoyi Li, Wenjie Mei, Ke Yu, Yang Bai, Shihua Li,
- Abstract要約: モデルの学習過程に,正確なリアルタイム入力情報を組み込んだ入力共役ニューラルネットワーク(ICODE)を導入する。
いくつかの代表的実動力学の実験を通して本手法を検証する。
この研究は、明示的な外部入力情報で物理的システムを理解するための貴重なニューラルネットワークODEモデルのクラスを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.521146920900316
- License:
- Abstract: Learning models of dynamical systems with external inputs, that may be, for example, nonsmooth or piecewise, is crucial for studying complex phenomena and predicting future state evolution, which is essential for applications such as safety guarantees and decision-making. In this work, we introduce \emph{Input Concomitant Neural ODEs (ICODEs)}, which incorporate precise real-time input information into the learning process of the models, rather than treating the inputs as hidden parameters to be learned. The sufficient conditions to ensure the model's contraction property are provided to guarantee that system trajectories of the trained model converge to a fixed point, regardless of initial conditions across different training processes. We validate our method through experiments on several representative real dynamics: Single-link robot, DC-to-DC converter, motion dynamics of a rigid body, Rabinovich-Fabrikant equation, Glycolytic-glycogenolytic pathway model, and heat conduction equation. The experimental results demonstrate that our proposed ICODEs efficiently learn the ground truth systems, achieving superior prediction performance under both typical and atypical inputs. This work offers a valuable class of neural ODE models for understanding physical systems with explicit external input information, with potential promising applications in fields such as physics and robotics.
- Abstract（参考訳）: 外部入力を持つ動的システムの学習モデルは、例えば、非滑らかまたは断片的に、複雑な現象を研究し、安全保証や意思決定のようなアプリケーションに不可欠な将来の状態進化を予測するために不可欠である。
本研究では,入力を学習対象の隠れパラメータとして扱うのではなく,正確なリアルタイム入力情報をモデルの学習プロセスに組み込む「emph{Input Concomitant Neural ODEs(ICODEs)」を提案する。
モデルの収縮特性を保証するための十分な条件は、訓練過程の異なる初期条件にかかわらず、訓練されたモデルの系の軌跡が一定点に収束することを保証するために提供される。
我々は, 単リンクロボット, DC-to-DCコンバータ, 剛体の運動力学, ラビノビッチ・ファブリカント方程式, グリコリシス-グリコーゲン分解経路モデル, 熱伝導方程式の実験により, 提案手法を検証した。
実験の結果,提案したICODEは,典型的入力と非典型入力の両方において,より優れた予測性能を実現することができることがわかった。
この研究は、物理系を明示的な外部入力情報で理解するための貴重なニューラルネットワークモデルを提供し、物理学やロボティクスなどの分野における潜在的に有望な応用を提供する。
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