Reconstruction of dynamical systems from data without time labels

要約

この論文では、時間ラベルなしでデータから動的システムを再構築する方法を研究します。
時間ラベルのないデータは、分子動力学、単一細胞RNAシーケンスなど、多くのアプリケーションに表示されます。時間シーケンスデータからの動的システムの再構築は広範囲に研究されています。
ただし、時間ラベルが不明な場合、これらの方法は適用されません。
時間ラベルがなければ、シーケンスデータは分布データになります。
この観察結果に基づいて、データを確率分布のサンプルとして扱い、分布損失を最小限に抑えることで基礎となる動的システムを再構築することを提案します。
広範な実験結果は、提案された方法の有効性を示しています。

要約(オリジナル)

In this paper, we study the method to reconstruct dynamical systems from data without time labels. Data without time labels appear in many applications, such as molecular dynamics, single-cell RNA sequencing etc. Reconstruction of dynamical system from time sequence data has been studied extensively. However, these methods do not apply if time labels are unknown. Without time labels, sequence data becomes distribution data. Based on this observation, we propose to treat the data as samples from a probability distribution and try to reconstruct the underlying dynamical system by minimizing the distribution loss, sliced Wasserstein distance more specifically. Extensive experiment results demonstrate the effectiveness of the proposed method.

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