論文の概要: A Hamiltonian Higher-Order Elasticity Framework for Dynamic Diagnostics(2HOED)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.21062v1
• Date: Tue, 29 Apr 2025 10:12:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-09 23:56:22.165581
• Title: A Hamiltonian Higher-Order Elasticity Framework for Dynamic Diagnostics(2HOED)
• Title（参考訳）: 動的診断のためのハミルトン高次弾性フレームワーク(2HOED)
• Authors: Ngueuleweu Tiwang Gildas,
• Abstract要約: 2HOEDはエネルギーベースのハミルトン系として、経済、社会、物理的システムを表す。 ハミルトニアンに標準の計量変数を埋め込むことで、2HOEDは従来の経済分析を豊かにする。 経済学者、医師、その他の科学者にとって、この方法は生物学的または機械的弾性とマクロレベルの結果とを結びつける新しい因果エネルギーチャネルを開く。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Machine learning detects patterns, block chain guarantees trust and immutability, and modern causal inference identifies directional linkages, yet none alone exposes the full energetic anatomy of complex systems; the Hamiltonian Higher Order Elasticity Dynamics(2HOED) framework bridges these gaps. Grounded in classical mechanics but extended to Economics order elasticity terms, 2HOED represents economic, social, and physical systems as energy-based Hamiltonians whose position, velocity, acceleration, and jerk of elasticity jointly determine systemic power, Inertia, policy sensitivity, and marginal responses. Because the formalism is scaling free and coordinate agnostic, it transfers seamlessly from financial markets to climate science, from supply chain logistics to epidemiology, thus any discipline in which adaptation and shocks coexist. By embedding standard econometric variables inside a Hamiltonian, 2HOED enriches conventional economic analysis with rigorous diagnostics of resilience, tipping points, and feedback loops, revealing failure modes invisible to linear models. Wavelet spectra, phase space attractors, and topological persistence diagrams derived from 2HOED expose multistage policy leverage that machine learning detects only empirically and block chain secures only after the fact. For economists, physicians and other scientists, the method opens a new causal energetic channel linking biological or mechanical elasticity to macro level outcomes. Portable, interpretable, and computationally light, 2HOED turns data streams into dynamical energy maps, empowering decision makers to anticipate crises, design adaptive policies, and engineer robust systems delivering the predictive punch of AI with the explanatory clarity of physics.
• Abstract（参考訳）: 機械学習はパターンを検出し、ブロックチェーンは信頼と不変性を保証し、現代の因果推論は方向のリンクを特定する。 2HOEDは古典力学に基礎を置いているが、経済順の弾力性という用語に拡張され、2HOEDは経済、社会、物理的システムをエネルギーベースのハミルトン主義者として表現し、その位置、速度、加速度、および弾力性が連立してシステムパワー、慣性、政策感度、限界応答を決定する。 フォーマリズムは自由なスケーリングと協調的不可知性のため、サプライチェーンのロジスティクスから疫学へ、金融市場から気候科学へシームレスに移行し、適応とショックが共存するあらゆる分野に影響を及ぼす。 ハミルトニアンに標準の計量変数を埋め込むことで、2HOEDは、レジリエンス、先端点、フィードバックループの厳密な診断によって従来の経済分析を強化し、線形モデルでは見えない障害モードを明らかにする。 ウェーブレットスペクトル、位相空間アトラクタ、および2HOEDから派生したトポロジ的永続図は、機械学習が経験的にのみ検出し、ブロックチェーンは事実の後にのみ保護されるというマルチステージポリシーを活用する。 経済学者、医師、その他の科学者にとって、この方法は生物学的または機械的弾性とマクロレベルの結果とを結びつける新しい因果エネルギーチャネルを開く。 ポータブルで解釈可能で計算的に軽量な2HOEDは、データストリームを動的エネルギーマップに変換し、意思決定者が危機を予測し、適応ポリシーを設計し、物理学の説明的明快さでAIの予測パンチを提供する堅牢なシステムを設計する。

関連論文リスト

• Anomaly Detection in Complex Dynamical Systems: A Systematic Framework Using Embedding Theory and Physics-Inspired Consistency [0.0]
  複雑な力学系における異常検出は、産業やサイバー物理のインフラにおける信頼性、安全性、効率を確保するために不可欠である。 本稿では,古典的な埋め込み理論と物理に着想を得た一貫性原理を基礎としたシステム理論による異常検出手法を提案する。 本研究は, 異常が安定系の力学を阻害する仮説を支持し, 異常検出のための頑健かつ解釈可能な信号を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-26T17:06:13Z)
• Unified Causality Analysis Based on the Degrees of Freedom [1.2289361708127877]
  本稿では,システム間の因果関係を同定する統一手法を提案する。 システムの自由度を分析することで、私たちのアプローチは因果的影響と隠れた共同設立者の両方についてより包括的な理解を提供する。 この統合されたフレームワークは、理論モデルとシミュレーションを通じて検証され、その堅牢性とより広範な応用の可能性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-25T10:57:35Z)
• Emergent Topology in Many-Body Dissipative Quantum Matter [0.0]
  擬エルミート多体量子系の散逸ダイナミクスについて検討する。 我々は、それらが普遍的であることを示す幅広いパラメータについて、同じトポロジ的特徴を見出した。 浴への弱いカップリングの限界において、トポロジカルモードは平衡へのアプローチを支配している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-24T18:15:22Z)
• TANGO: Time-Reversal Latent GraphODE for Multi-Agent Dynamical Systems [43.39754726042369]
  連続グラフニューラルネットワークに基づく常微分方程式(GraphODE)により予測される前後の軌跡を整列するソフト制約として,単純かつ効果的な自己監督型正規化項を提案する。 時間反転対称性を効果的に課し、古典力学の下でより広い範囲の力学系にわたってより正確なモデル予測を可能にする。 様々な物理システムに対する実験結果から,提案手法の有効性が示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-10T08:52:16Z)
• Capturing dynamical correlations using implicit neural representations [85.66456606776552]
  実験データから未知のパラメータを復元するために、モデルハミルトンのシミュレーションデータを模倣するために訓練されたニューラルネットワークと自動微分を組み合わせた人工知能フレームワークを開発する。 そこで本研究では, 実時間から多次元散乱データに適用可能な微分可能なモデルを1回だけ構築し, 訓練する能力について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-08T07:55:36Z)
• Dynamics with autoregressive neural quantum states: application to critical quench dynamics [41.94295877935867]
  本稿では、量子系の長時間のダイナミクスを安定的に捉えるための代替の汎用スキームを提案する。 二次元量子イジングモデルにおけるキブル・ズレーク機構の解明により,時間依存性のクエンチ力学にこのスキームを適用した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-07T15:50:00Z)
• Pessimism meets VCG: Learning Dynamic Mechanism Design via Offline Reinforcement Learning [114.36124979578896]
  オフライン強化学習アルゴリズムを用いて動的メカニズムを設計する。 我々のアルゴリズムは悲観主義の原理に基づいており、オフラインデータセットのカバレッジについて軽度な仮定しか必要としない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-05T05:44:26Z)
• NN-EUCLID: deep-learning hyperelasticity without stress data [0.0]
  本稿では,物理一貫性のあるディープニューラルネットワークを用いた超弾性法則の教師なし学習手法を提案する。 応力-ひずみを仮定する教師付き学習とは対照的に,本手法は実測可能な全弾性場変位と大域的力可用性データのみを用いる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-04T13:54:54Z)
• Equivariant Graph Mechanics Networks with Constraints [83.38709956935095]
  本稿では,グラフ力学ネットワーク(GMN)を提案する。 GMNは、一般化された座標により、構造体の前方運動学情報(位置と速度)を表す。 大規模な実験は、予測精度、制約満足度、データ効率の観点から、最先端のGNNと比較してGMNの利点を支持する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-12T14:22:14Z)
• Topological lattices realized in superconducting circuit optomechanics [0.0]
  局所プローブを使わずに,ハイブリッドモードのモード関数を直接測定できることを示す。 このような光学格子は、集合、量子多体、およびクエンチダイナミクスを探索するための道を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-17T14:13:52Z)
• DySMHO: Data-Driven Discovery of Governing Equations for Dynamical Systems via Moving Horizon Optimization [77.34726150561087]
  本稿では,スケーラブルな機械学習フレームワークである移動水平最適化(DySMHO)による動的システムの発見について紹介する。 DySMHOは、基底関数の大きな辞書から基礎となる支配方程式を逐次学習する。 標準非線形力学系の例は、DySMHOが規則を正確に回復できることを示すために用いられる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-30T20:35:03Z)
• Self-consistent theory of mobility edges in quasiperiodic chains [62.997667081978825]
  準周期ポテンシャルを持つ近辺強結合鎖における移動端の自己整合理論を導入する。 モビリティエッジは、一般に研究されているオーブリー=アンドルー=ハーパー模型のエネルギー非依存的な自己双対性を欠いた準周期系において一般的なものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-02T19:00:09Z)

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。