論文の概要: Invariant Measures in Time-Delay Coordinates for Unique Dynamical System Identification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.00589v1
- Date: Sat, 30 Nov 2024 21:18:35 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-04 15:40:57.905500
- Title: Invariant Measures in Time-Delay Coordinates for Unique Dynamical System Identification
- Title(参考訳): 特異力学系同定のための時間遅延座標の不変測度
- Authors: Jonah Botvinick-Greenhouse, Robert Martin, Yunan Yang,
- Abstract要約: 時間-遅延座標における1つの不変測度は、位相的共役性までのシステム識別に利用できることを示す。
本研究は, システム同定の有効性を向上し, 力学系モデリングにおける測度理論的アプローチの範囲を広げた。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.3233148381311155
- License:
- Abstract: Invariant measures are widely used to compare chaotic dynamical systems, as they offer robustness to noisy data, uncertain initial conditions, and irregular sampling. However, large classes of systems with distinct transient dynamics can still exhibit the same asymptotic statistical behavior, which poses challenges when invariant measures alone are used to perform system identification. Motivated by Takens' seminal embedding theory, we propose studying invariant measures in time-delay coordinates, which exhibit enhanced sensitivity to the underlying dynamics. Our first result demonstrates that a single invariant measure in time-delay coordinates can be used to perform system identification up to a topological conjugacy. This result already surpasses the capabilities of invariant measures in the original state coordinate. Continuing to explore the power of delay-coordinates, we eliminate all ambiguity from the conjugacy relation by showing that unique system identification can be achieved using additional invariant measures in time-delay coordinates constructed from different observables. Our findings improve the effectiveness of invariant measures in system identification and broaden the scope of measure-theoretic approaches to modeling dynamical systems.
- Abstract(参考訳): 不変測度はカオス力学系を比較するために広く用いられており、ノイズの多いデータ、不確実な初期条件、不規則なサンプリングを提供する。
しかし、異なる過渡ダイナミクスを持つシステムの大規模なクラスは、同じ漸近的統計挙動を示すことができ、不変測度だけでシステム識別を行う場合の課題を生じさせる。
テインズの素数埋め込み理論に動機づけられた時間遅延座標の不変測度について検討し、基礎となる力学に対する感度を高めることを提案する。
最初の結果は、時間-遅延座標における1つの不変測度を用いて、位相的共役性までのシステム識別を行うことができることを示す。
この結果は、元の状態座標における不変測度を既に上回っている。
遅延座標のパワーを探索し続け、異なる観測値から構築された時間遅延座標において、一意なシステム同定を付加的な不変測度を用いて達成できることを示し、共役関係から全ての曖昧さを排除した。
本研究は,システム同定における不変測度の有効性を改善し,力学系モデリングにおける測度理論的アプローチの範囲を広げた。
関連論文リスト
- A Poisson-Gamma Dynamic Factor Model with Time-Varying Transition Dynamics [51.147876395589925]
非定常PGDSは、基礎となる遷移行列が時間とともに進化できるように提案されている。
後続シミュレーションを行うために, 完全共役かつ効率的なギブスサンプリング装置を開発した。
実験により,提案した非定常PGDSは,関連するモデルと比較して予測性能が向上することを示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-26T04:39:01Z) - DySLIM: Dynamics Stable Learning by Invariant Measure for Chaotic Systems [22.62539147446799]
散逸的なカオスシステムからダイナミクスを学ぶことは、その固有の不安定性のため、非常に難しい。
不変測度と力学の学習を対象とする新しいフレームワークを提案する。
スケーラブルな正規化項で分布をターゲットとすることで、このアプローチをより複雑なシステムに拡張できることを期待する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-06T23:26:12Z) - Geometric constraints improve inference of sparsely observed stochastic
dynamics [0.0]
スパース・イン・タイムの観測からシステムを正確に推定する新しい手法を提案する。
不変系の密度の幾何を考慮したデータ駆動制御を用いた経路拡張方式を提案する。
拡張経路上の非パラメトリック推論は、低サンプリングレートで観測されるシステムの根底にある決定力の効率的な同定を可能にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-02T01:38:05Z) - Geometric path augmentation for inference of sparsely observed
stochastic nonlinear systems [0.0]
本稿では,局所的な観測幾何学を考慮した新しいデータ駆動経路拡張手法を提案する。
低サンプリングレートで観測されたシステムに対して,基礎となるシステムの決定論的駆動力を効率的に同定できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-19T14:45:03Z) - A Causality-Based Learning Approach for Discovering the Underlying
Dynamics of Complex Systems from Partial Observations with Stochastic
Parameterization [1.2882319878552302]
本稿では,部分的な観測を伴う複雑な乱流系の反復学習アルゴリズムを提案する。
モデル構造を識別し、観測されていない変数を復元し、パラメータを推定する。
数値実験により、新しいアルゴリズムはモデル構造を同定し、多くの複雑な非線形系に対して適切なパラメータ化を提供することに成功した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-19T00:35:03Z) - Consistency of mechanistic causal discovery in continuous-time using
Neural ODEs [85.7910042199734]
ダイナミカルシステムの研究において,連続時間における因果的発見を検討する。
本稿では,ニューラルネットワークを用いた因果探索アルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-06T08:48:02Z) - Stability and Identification of Random Asynchronous Linear
Time-Invariant Systems [81.02274958043883]
線形力学系の安定性に対するランダム化と非同期化の付加的な利点を示す。
未知のランダム化LTIシステムに対して,基礎となる力学を復元するための系統的同定手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-08T02:00:04Z) - Time-Reversal Symmetric ODE Network [138.02741983098454]
時間反転対称性は古典力学や量子力学においてしばしば保持される基本的な性質である。
本稿では,通常の微分方程式(ODE)ネットワークがこの時間反転対称性にどの程度よく適合しているかを測定する新しい損失関数を提案する。
時間反転対称性を完全に持たないシステムであっても, TRS-ODEN はベースラインよりも優れた予測性能が得られることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-22T12:19:40Z) - Active Learning for Nonlinear System Identification with Guarantees [102.43355665393067]
状態遷移が既知の状態-作用対の特徴埋め込みに線形に依存する非線形力学系のクラスについて検討する。
そこで本稿では, トラジェクティブ・プランニング, トラジェクティブ・トラッキング, システムの再推定という3つのステップを繰り返すことで, この問題を解決するためのアクティブ・ラーニング・アプローチを提案する。
本手法は, 非線形力学系を標準線形回帰の統計速度と同様, パラメトリック速度で推定する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-18T04:54:11Z) - Euclideanizing Flows: Diffeomorphic Reduction for Learning Stable
Dynamical Systems [74.80320120264459]
本研究では、限られた数の人間の実演からそのような動きを学ぶためのアプローチを提案する。
複素運動は安定な力学系のロールアウトとして符号化される。
このアプローチの有効性は、確立されたベンチマーク上での検証と、現実世界のロボットシステム上で収集されたデモによって実証される。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-27T03:51:57Z) - An information-geometric approach to feature extraction and moment
reconstruction in dynamical systems [0.0]
力学系の軌道は、系の(部分的な)観測によって定義される可測空間上の確率測度を誘導することを示す。
本研究では、力学依存確率測度のモーメントの進化が、元の力学系上の時空演算子に関係していることを示す。
2-トーラスとローレンツ63系のエルゴード力学系への応用について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-05T12:07:21Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。