論文の概要: AC-SINDy: Compositional Sparse Identification of Nonlinear Dynamics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.18889v1
- Date: Mon, 20 Apr 2026 22:14:12 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-22 22:41:49.526419
- Title: AC-SINDy: Compositional Sparse Identification of Nonlinear Dynamics
- Title（参考訳）: AC-SINDy:非線形ダイナミクスの組成スパース同定
- Authors: Peter Racioppo,
- Abstract要約: AC-SINDyは明示的な特徴ライブラリを演算回路に基づく構造化表現に置き換える。
また、状態推定と動的識別を分離する定式化を導入する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We present AC-SINDy, a compositional extension of the Sparse Identification of Nonlinear Dynamics (SINDy) framework that replaces explicit feature libraries with a structured representation based on arithmetic circuits. Rather than enumerating candidate basis functions, the proposed approach constructs nonlinear features through compositions of linear functions and multiplicative interactions, yielding a compact and scalable parameterization and enabling sparsity to be enforced directly over the computational graph. We also introduce a formulation that separates state estimation from dynamics identification by combining latent state inference with shared dynamics and multi-step supervision, improving robustness to noise while preserving interpretability. Experiments on nonlinear and chaotic systems demonstrate that the method recovers accurate and interpretable governing equations while scaling more favorably than standard SINDy.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,特異な特徴ライブラリを演算回路に基づく構造化表現に置き換える,非線形ダイナミクスのスパース同定(SINDy)フレームワークの合成拡張であるAC-SINDyを提案する。
候補基底関数を列挙するのではなく,線形関数と乗法相互作用の合成によって非線形特徴を構築し,コンパクトでスケーラブルなパラメータ化を実現し,空間性を直接計算グラフ上で適用できるようにする。
また、状態推定を動的同定から分離する定式化を導入し、潜在状態推論と共有力学と多段階監視を組み合わせることにより、可読性を維持しつつ、雑音に対する堅牢性を向上させる。
非線形およびカオス系の実験は、標準的なSINDyよりも高いスケールで正確かつ解釈可能な支配方程式を復元することを示した。
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