論文の概要: Cross-Scale Reservoir Computing for large spatio-temporal forecasting and modeling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.11209v1
- Date: Mon, 13 Oct 2025 09:43:29 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-14 18:06:30.302998
- Title: Cross-Scale Reservoir Computing for large spatio-temporal forecasting and modeling
- Title（参考訳）: 大規模時空間予測・モデリングのための大規模貯留層計算
- Authors: Nicola Alboré, Gabriele Di Antonio, Fabrizio Coccetti, Andrea Gabrielli,
- Abstract要約: 本稿では,高解像度データセットの予測のための新しい貯水池計算手法を提案する。
粗い層からの多分解能入力を組み合わせることで、我々のアーキテクチャは局所的および大域的両方のダイナミクスをよりよく捉えることができる。
長期予測において標準的な並列貯水池モデルを上回っている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: We propose a new reservoir computing method for forecasting high-resolution spatiotemporal datasets. By combining multi-resolution inputs from coarser to finer layers, our architecture better captures both local and global dynamics. Applied to Sea Surface Temperature data, it outperforms standard parallel reservoir models in long-term forecasting, demonstrating the effectiveness of cross-layers coupling in improving predictive accuracy. Finally, we show that the optimal network dynamics in each layer become increasingly linear, revealing the slow modes propagated to subsequent layers.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,高分解能時空間データセットの予測のための新しい貯水池計算手法を提案する。
粗い層からより微細な層へのマルチレゾリューション入力を組み合わせることで、我々のアーキテクチャは局所的および大域的両方のダイナミクスをよりよく捉えることができる。
海面温度データに適用し、長期予測において標準並列貯水池モデルより優れ、予測精度を向上させるために層間結合の有効性を示す。
最後に、各層における最適ネットワークダイナミクスがますます線形化され、後続層に伝播する遅いモードが明らかになることを示す。
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