論文の概要: PySHRED: A Python package for SHallow REcurrent Decoding for sparse sensing, model reduction and scientific discovery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.20954v1
• Date: Mon, 28 Jul 2025 16:04:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-29 16:23:58.196466
• Title: PySHRED: A Python package for SHallow REcurrent Decoding for sparse sensing, model reduction and scientific discovery
• Title（参考訳）: PySHRED: スパースセンシング、モデルリダクション、科学的発見のためのSHallow Recurrent Decoding用のPythonパッケージ
• Authors: David Ye, Jan Williams, Mars Gao, Stefano Riva, Matteo Tomasetto, David Zoro, J. Nathan Kutz,
• Abstract要約: シャローカレントデコーダ(シャローカレント)は、動的システム観測から高次元の動的システム/時間データをモデル化するためのディープラーニング戦略を提供する。 PySHREDはPythonパッケージで、いくつかの主要な拡張を実装している。 本稿では,PySHREDのバージョン1.0について紹介する。このバージョンには,ノイズ,マルチスケール,パラメータ化,高次元,強非線形といった実世界のデータを扱うように設計されたデータプリプロセッサが含まれている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.414148894633974
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: SHallow REcurrent Decoders (SHRED) provide a deep learning strategy for modeling high-dimensional dynamical systems and/or spatiotemporal data from dynamical system snapshot observations. PySHRED is a Python package that implements SHRED and several of its major extensions, including for robust sensing, reduced order modeling and physics discovery. In this paper, we introduce the version 1.0 release of PySHRED, which includes data preprocessors and a number of cutting-edge SHRED methods specifically designed to handle real-world data that may be noisy, multi-scale, parameterized, prohibitively high-dimensional, and strongly nonlinear. The package is easy to install, thoroughly-documented, supplemented with extensive code examples, and modularly-structured to support future additions. The entire codebase is released under the MIT license and is available at https://github.com/pyshred-dev/pyshred.
• Abstract（参考訳）: SHRED(SHallow Recurrent Decoders)は、動的システムのスナップショット観測から高次元力学系および/または時空間データをモデル化するためのディープラーニング戦略を提供する。 PySHREDは、SHREDといくつかの主要な拡張を実装したPythonパッケージである。 本稿では,PySHREDのバージョン1.0リリースについて紹介する。データプリプロセッサと,ノイズ,マルチスケール,パラメータ化,高次元,強非線形といった実世界のデータを扱うために特別に設計された,最先端のSHREDメソッドを含む。 パッケージは簡単にインストールでき、完全にドキュメント化され、広範なコード例で補完され、将来の追加をサポートするためにモジュール化されている。 コードベース全体がMITライセンスでリリースされており、https://github.com/pyshred-dev/pyshredで公開されている。

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