論文の概要: Next-Generation Reservoir Computing for Dynamical Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.11338v1
• Date: Sun, 14 Sep 2025 16:28:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-16 17:26:23.038469
• Title: Next-Generation Reservoir Computing for Dynamical Inference
• Title（参考訳）: 動的推論のための次世代貯留層計算
• Authors: Rok Cestnik, Erik A. Martens,
• Abstract要約: 本稿では,時系列データから動的システムのモデリングを行うための,次世代貯水池コンピューティングのシンプルでスケーラブルな実装を提案する。 提案手法は、時間遅延埋め込みの擬似ランダム非線形射影を用いて、特徴空間の任意の次元を可能にする。 本手法は,部分的および雑音的な観測のみを用いて,アトラクタ再構成や分岐図推定を含むタスクのベンチマークに応用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a simple and scalable implementation of next-generation reservoir computing for modeling dynamical systems from time series data. Our approach uses a pseudorandom nonlinear projection of time-delay embedded input, allowing an arbitrary dimension of the feature space, thus providing a flexible alternative to the polynomial-based projections used in previous next-generation reservoir computing variants. We apply the method to benchmark tasks -- including attractor reconstruction and bifurcation diagram estimation -- using only partial and noisy observations. We also include an exploratory example of estimating asymptotic oscillation phases. The models remain stable over long rollouts and generalize beyond training data. This framework enables the precise control of system state and is well suited for surrogate modeling and digital twin applications.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,時系列データから動的システムのモデリングを行うための,次世代貯水池コンピューティングのシンプルでスケーラブルな実装を提案する。 提案手法では,時間遅延組込み入力の擬似ランダム非線形射影を用い,特徴空間の任意の次元を可能とし,従来の次世代貯水池計算の変種に使用される多項式ベースの射影の柔軟な代替手段を提供する。 本手法は,部分的および雑音的な観測のみを用いて,アトラクタ再構成や分岐図推定を含むタスクのベンチマークに応用する。 また、漸近的発振位相を推定する探索的な例も含んでいる。 モデルは長期にわたって安定しており、トレーニングデータを超えて一般化されている。 このフレームワークはシステム状態の正確な制御を可能にし、代理モデリングやデジタルツインアプリケーションに適している。

関連論文リスト

• Generative Modeling with Phase Stochastic Bridges [49.4474628881673]
  拡散モデル(DM)は、連続入力のための最先端の生成モデルを表す。 我々はtextbfphase space dynamics に基づく新しい生成モデリングフレームワークを提案する。 我々のフレームワークは、動的伝播の初期段階において、現実的なデータポイントを生成する能力を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-11T18:38:28Z)
• Fast Estimation of Bayesian State Space Models Using Amortized Simulation-Based Inference [0.0]
  本稿では,ベイズ状態空間モデルの隠れ状態を推定するための高速アルゴリズムを提案する。 事前トレーニングの後、データセットの後方分布を見つけるには、100分の1秒から10分の1秒かかる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-13T16:37:05Z)
• Learning and Inference in Sparse Coding Models with Langevin Dynamics [3.0600309122672726]
  本稿では確率的潜在変数モデルで推論と学習が可能なシステムについて述べる。 ランゲヴィン力学を用いて潜伏変数を推論する連続時間方程式を導出することにより、スパース符号化モデルのこのアイデアを実証する。 ランゲヴィン力学は、L1ノルムが小さいのに対して、潜伏変数をゼロにすることを推奨する'L0スパース'系において、後続分布からサンプリングする効率的な手順をもたらすことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-23T23:16:47Z)
• `Next Generation' Reservoir Computing: an Empirical Data-Driven Expression of Dynamical Equations in Time-Stepping Form [0.0]
  非線形ベクトル自己回帰に基づく次世代貯水池計算を適用し, 単純な力学系モデルをエミュレートする。 また、この手法はデータから直接高次数値スキームを生成するために拡張可能であることも示している。 トレーニングセットにおけるノイズの存在と時間的空間性の影響について検討し, より現実的な応用のために本手法の可能性を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-13T20:13:33Z)
• Time varying regression with hidden linear dynamics [74.9914602730208]
  線形力学系に従って未知のパラメータが進化することを前提とした時間変化線形回帰モデルを再検討する。 反対に、基礎となる力学が安定である場合、このモデルのパラメータは2つの通常の最小二乗推定と組み合わせることで、データから推定できることが示される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-29T23:37:06Z)
• Model-Free Prediction of Chaotic Systems Using High Efficient Next-generation Reservoir Computing [4.284497690098487]
  低次元および大規模カオス系のモデルフリーな述語を実現するために,新しい貯水池計算のパラダイムを提案する。 ロレンツ方程式と倉本-シヴァシンスキー方程式を力学系の古典的な2つの例として、数値シミュレーションを行った。 その結果,最新の貯水池計算手法よりも予測タスクが優れていることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-19T12:49:24Z)
• Deep Probabilistic Time Series Forecasting using Augmented Recurrent Input for Dynamic Systems [12.319812075685956]
  我々は、深部生成モデルと状態空間モデル(SSM)の両方の進歩を組み合わせて、新しいデータ駆動の深部確率的シーケンスモデルを考え出す。 特に、リカレントニューラルネットワーク(RNN)を用いた変動配列モデルを構築するために、一般的なエンコーダデコーダ生成構造に従う。 トレーニングと予測の不整合を緩和するために,次のステップでハイブリッド出力を入力として使用することを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-03T23:41:11Z)
• Stochastically forced ensemble dynamic mode decomposition for forecasting and analysis of near-periodic systems [65.44033635330604]
  本稿では,観測力学を強制線形系としてモデル化した新しい負荷予測手法を提案する。 固有線型力学の利用は、解釈可能性やパーシモニーの観点から、多くの望ましい性質を提供することを示す。 電力グリッドからの負荷データを用いたテストケースの結果が提示される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-08T20:25:52Z)

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。