論文の概要: Limits of Learning Linear Dynamics from Experiments
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.12010v1
- Date: Tue, 12 May 2026 12:00:37 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-13 21:48:56.836767
- Title: Limits of Learning Linear Dynamics from Experiments
- Title(参考訳): 実験からの線形ダイナミクスの学習限界
- Authors: Aybüke Ulusarslan, Niki Kilbertus, Nora Schneider,
- Abstract要約: 本研究では,実験装置が観測軌道から回復可能な情報の基本的限界を定めていることを示す。
完全系が特定できない場合でも、実験によって到達可能な部分空間上の制限された力学が一意に決定されることが証明される。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 8.916035365052398
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Learning governing dynamics from data is a common goal across the sciences, yet it is only well-posed when the underlying mechanisms are identifiable. In practice, many data-driven methods implicitly assume identifiability; when this assumption fails, estimated models can yield spurious predictions and invalid mechanistic conclusions. Classical identifiability guarantees for controlled linear time-invariant (LTI) systems provide sufficient conditions -- controllability and persistent excitation -- but leave open whether identifiability holds when these conditions fail, and which parts of the system remain identifiable without full identifiability. We show that the experimental setup, i.e., the realized initial state and control input, dictates a fundamental limit on the information recoverable from the observed trajectory. We develop a geometric characterization of this limit and derive a closed-form description of all systems consistent with the experimental setup. Crucially, we prove that even when the full system is not identifiable, the restricted dynamics on the subspace reachable by the experiment remain uniquely determined.
- Abstract(参考訳): データからダイナミクスを学習することは、科学全体において共通の目標であるが、基礎となるメカニズムが特定できる場合にのみ、適切に提示される。
実際には、多くのデータ駆動手法は暗黙的に識別可能性を仮定し、この仮定が失敗すると、推定されたモデルは急激な予測と無効な機械的結論をもたらす。
古典的な識別性保証は、制御された線形時間不変(LTI)システムに対して十分な条件 – 制御可能性と持続的な励起 – を提供するが、これらの条件が失敗したときに識別性が保持されるか、システムのどの部分が完全な識別性なしで識別可能であるかは未定のままである。
実験装置,すなわち初期状態と制御入力が観測軌道から回復可能な情報の基本的限界を定めていることを示す。
この限界の幾何学的特徴付けを開発し、実験装置と整合した全ての系の閉形式記述を導出する。
重要なことは、完全な系が特定できない場合でも、実験によって到達可能な部分空間上の制限された力学が一意に決定されることを証明している。
関連論文リスト
- Learning Hidden Structures in Open Quantum Dynamics [78.4675086615913]
本研究では,制限された実験アクセス下でのオープン量子力学の隠れ構造的特徴を識別するための機械学習手法を提案する。
我々のフレームワークは、有効マルコフ進化の根底にある不変代数構造の推定を目標としている。
このアプローチの実現性は、複数の合成モデルと導波路量子電磁力学系で説明される。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-04-01T10:20:38Z) - Active Localization of Unstable Systems with Coarse Information [2.094349987888854]
粗い単一ビットセンシング下での不安定なシステムの局所化と制御について検討する。
我々は,Voronoiパーティションから導かれる制御戦略とセットベース推定器を統合する能動的ローカライゼーションアルゴリズムを開発した。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-02-05T20:56:16Z) - When is a System Discoverable from Data? Discovery Requires Chaos [36.78844761101327]
カオスは、連続的あるいは解析的関数の空間において、システムが発見可能であることを保証するために不可欠であることを示す。
古典的なローレンツ系が解析的に発見可能であることを初めて証明する。
これらの知見は、天気予報のような本質的に混乱した領域におけるデータ駆動手法の成功を説明するのに役立つ。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-11-12T00:35:54Z) - Identifiability Challenges in Sparse Linear Ordinary Differential Equations [4.895067344504143]
スパースシステムは,実質的に関係のあるスパース性体制において,正の確率で識別できないことを示す。
さらに、この理論的不同一性は、データから線形ODEを推定する最先端の手法でどのように現れるのかを実証的に研究する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-06-11T14:55:36Z) - Identifiability and Asymptotics in Learning Homogeneous Linear ODE Systems from Discrete Observations [114.17826109037048]
通常の微分方程式(ODE)は、機械学習において最近多くの注目を集めている。
理論的な側面、例えば、統計的推定の識別可能性と特性は、いまだに不明である。
本稿では,1つの軌道からサンプリングされた等間隔の誤差のない観測結果から,同次線形ODE系の同定可能性について十分な条件を導出する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-12T06:46:38Z) - Sparsity in Partially Controllable Linear Systems [56.142264865866636]
本研究では, 部分制御可能な線形力学系について, 基礎となる空間パターンを用いて検討する。
最適制御には無関係な状態変数を特徴付ける。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-12T16:41:47Z) - Unsupervised machine learning of topological phase transitions from
experimental data [52.77024349608834]
超低温原子からの実験データに教師なし機械学習技術を適用する。
我々は、完全にバイアスのない方法で、ハルダンモデルの位相位相図を得る。
我々の研究は、複雑な多体系における新しいエキゾチック位相の教師なし検出のためのベンチマークを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-14T16:38:21Z) - Active Learning for Nonlinear System Identification with Guarantees [102.43355665393067]
状態遷移が既知の状態-作用対の特徴埋め込みに線形に依存する非線形力学系のクラスについて検討する。
そこで本稿では, トラジェクティブ・プランニング, トラジェクティブ・トラッキング, システムの再推定という3つのステップを繰り返すことで, この問題を解決するためのアクティブ・ラーニング・アプローチを提案する。
本手法は, 非線形力学系を標準線形回帰の統計速度と同様, パラメトリック速度で推定する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-18T04:54:11Z)
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。