論文の概要: A Distribution-to-Distribution Neural Probabilistic Forecasting Framework for Dynamical Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.25370v1
• Date: Thu, 26 Mar 2026 12:19:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-27 20:52:48.280439
• Title: A Distribution-to-Distribution Neural Probabilistic Forecasting Framework for Dynamical Systems
• Title（参考訳）: 動的システムのための分布分配型ニューラル確率予測フレームワーク
• Authors: Tianlin Yang, Hailiang Du, Louis Aslett,
• Abstract要約: 予測分布を直接操作するために,D2Dニューラル確率予測フレームワークを開発した。 このフレームワークはLorenz63カオス力学系で実証されている。 その結果、D2Dモデルは非線形力学の下での非自明な分布の進化を捉え、明示的なアンサンブルシミュレーションを伴わずに巧妙な確率的予測を導き、競争力を持ち続け、場合によっては単純化された完全モデルベンチマークよりも優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Probabilistic forecasting provides a principled framework for uncertainty quantification in dynamical systems by representing predictions as probability distributions rather than deterministic trajectories. However, existing forecasting approaches, whether physics-based or neural-network-based, remain fundamentally trajectory-oriented: predictive distributions are usually accessed through ensembles or sampling, rather than evolved directly as dynamical objects. A distribution-to-distribution (D2D) neural probabilistic forecasting framework is developed to operate directly on predictive distributions. The framework introduces a distributional encoding and decoding structure around a replaceable neural forecasting module, using kernel mean embeddings to represent input distributions and mixture density networks to parameterise output predictive distributions. This design enables recursive propagation of predictive uncertainty within a unified end-to-end neural architecture, with model training and evaluation carried out directly in terms of probabilistic forecast skill. The framework is demonstrated on the Lorenz63 chaotic dynamical system. Results show that the D2D model captures nontrivial distributional evolution under nonlinear dynamics, produces skillful probabilistic forecasts without explicit ensemble simulation, and remains competitive with, and in some cases outperforms, a simplified perfect model benchmark. These findings point to a new paradigm for probabilistic forecasting, in which predictive distributions are learned and evolved directly rather than reconstructed indirectly through ensemble-based uncertainty propagation.
• Abstract（参考訳）: 確率予測は、決定論的軌跡ではなく確率分布として予測を表現することによって、力学系における不確実性定量化の原則的な枠組みを提供する。 しかしながら、物理ベースやニューラルネットワークベースの既存の予測手法は、基本的に軌道指向であり、予測分布は通常、動的対象として直接進化するのではなく、アンサンブルやサンプリングを通してアクセスされる。 予測分布を直接操作するために,D2Dニューラル確率予測フレームワークを開発した。 このフレームワークでは、カーネル平均埋め込みを用いて入力分布と混合密度ネットワークを表現し、出力予測分布をパラメータ化する。 この設計により、モデルトレーニングと評価を確率的予測スキルの観点から直接行うことにより、統一されたエンドツーエンドニューラルネットワークアーキテクチャ内での予測不確実性の再帰的伝播を可能にする。 このフレームワークはLorenz63カオス力学系で実証されている。 その結果、D2Dモデルは非線形力学の下での非自明な分布の進化を捉え、明示的なアンサンブルシミュレーションを伴わずに巧妙な確率的予測を導き、競争力を持ち続け、場合によっては単純化された完全モデルベンチマークよりも優れていることが示された。 これらの知見は, アンサンブルに基づく不確実性伝播を通じて間接的に再構成されるのではなく, 予測分布を学習し, 直接的に進化させる, 確率予測の新しいパラダイムを示唆している。

関連論文リスト

• Generative forecasting with joint probability models [2.8367488114717094]
  カオス力学系は初期条件に対して強い感度を示し、しばしば未解決のマルチスケールプロセスを含む。 生成モデルは、可算なシステムの進化よりも分布を学習することで、魅力的な代替手段を提供する。 共同生成モデルにより,短期予測能力の向上,アトラクタ幾何の保存,およびより正確な長距離統計的挙動が得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-30T20:00:09Z)
• Probabilistic neural operators for functional uncertainty quantification [14.08907045605149]
  本稿では,ニューラル演算子の出力関数空間上の確率分布を学習するフレームワークである確率論的ニューラル演算子(PNO)を紹介する。 PNOは、厳密な適切なスコアリングルールに基づく生成モデリングにより、ニューラル演算子を拡張し、不確実性情報をトレーニングプロセスに直接統合する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-18T14:42:11Z)
• When Rigidity Hurts: Soft Consistency Regularization for Probabilistic Hierarchical Time Series Forecasting [69.30930115236228]
  確率的階層的時系列予測は時系列予測の重要な変種である。 ほとんどの手法は点予測に焦点を絞っており、確率的確率分布を十分に調整していない。 ProFHiTは,階層全体の予測分布を共同でモデル化する完全確率的階層予測モデルである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-17T20:30:16Z)
• Creating Probabilistic Forecasts from Arbitrary Deterministic Forecasts using Conditional Invertible Neural Networks [0.19573380763700712]
  我々は、条件付き可逆ニューラルネットワーク(cINN)を用いて、データの基盤となる分布を学習し、この分布からの不確実性を任意の決定論的予測と組み合わせる。 我々のアプローチは、複雑な統計的損失関数やさらなる仮定を伴わずに、確率的予測を簡単に作成できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-03T15:11:39Z)
• When Rigidity Hurts: Soft Consistency Regularization for Probabilistic Hierarchical Time Series Forecasting [69.30930115236228]
  確率的階層的時系列予測は時系列予測の重要な変種である。 ほとんどの手法は点予測に焦点を絞っており、確率的確率分布を十分に調整していない。 ProFHiTは,階層全体の予測分布を共同でモデル化する完全確率的階層予測モデルである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-16T06:13:53Z)
• Probabilistic Forecasting with Generative Networks via Scoring Rule Minimization [5.5643498845134545]
  生成ニューラルネットワークを用いて高次元空間上の分布をパラメトリズする。 生成ネットワークをトレーニングし、関心の現象の時間的シーケンスの記録に基づいて、予測順序(または前順序)のスコアリングルールを最小化する。 本手法は,特に確率的キャリブレーションにおいて,最先端の対角法よりも優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-15T15:51:12Z)
• Which Invariance Should We Transfer? A Causal Minimax Learning Approach [18.71316951734806]
  本稿では、因果的観点からの包括的ミニマックス分析について述べる。 最小の最悪のリスクを持つサブセットを探索する効率的なアルゴリズムを提案する。 本手法の有効性と有効性は, 合成データとアルツハイマー病の診断で実証された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-05T09:07:29Z)

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。