「nlin.CD」カテゴリーアーカイブ

Evaluating generation of chaotic time series by convolutional generative adversarial networks

投稿日: 2023年8月7日 作成者: jarxiv

要約 複雑な時系列信号を模倣した時系列を生成する畳み込みニューラルネットワークの … 続きを読む →

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Data-driven low-dimensional dynamic model of Kolmogorov flow

投稿日: 2023年8月2日 作成者: jarxiv

要約 流れのダイナミクスを捉える次数低減モデル (ROM) は、シミュレーション … 続きを読む →

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Machine Learning Enhanced Hankel Dynamic-Mode Decomposition

投稿日: 2023年7月19日 作成者: jarxiv

要約 時系列の取得はより簡単になりましたが、時系列から動的モデルを開発することは … 続きを読む →

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Neural Extended Kalman Filters for Learning and Predicting Dynamics of Structural Systems

投稿日: 2023年7月4日 作成者: jarxiv

要約 正確な構造応答予測は、構造ヘルスモニタリングおよび制御アプリケーションの主 … 続きを読む →

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Analogue and Physical Reservoir Computing Using Water Waves

投稿日: 2023年6月16日 作成者: jarxiv

要約 農村地域には 35 億人以上の人々が住んでおり、そこでは水と水エネルギー資 … 続きを読む →

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Generalized Teacher Forcing for Learning Chaotic Dynamics

投稿日: 2023年6月8日 作成者: jarxiv

要約 カオス力学システム (DS) は自然界や社会のいたるところに存在します。 … 続きを読む →

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Finite Time Lyapunov Exponent Analysis of Model Predictive Control and Reinforcement Learning

投稿日: 2023年5月19日 作成者: jarxiv

要約 有限時間リアプノフ指数 (FTLE) は、非定常流体流れ場における不変多様 … 続きを読む →

カテゴリー: 34D08, 34H05, 37D10, 37N10, 37N35, 76F25, 93B45, cs.RO, cs.SY, eess.SY, math.DS, math.OC, nlin.CD | Finite Time Lyapunov Exponent Analysis of Model Predictive Control and Reinforcement Learning はコメントを受け付けていません

Neural Network Entropy (NNetEn): Entropy-Based EEG Signal and Chaotic Time Series Classification, Python Package for NNetEn Calculation

投稿日: 2023年5月19日 作成者: jarxiv

要約 エントロピー測定は、時系列分類問題に効果的な機能です。 シャノン エントロ … 続きを読む →

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Embedding bifurcations into pneumatic artificial muscle

投稿日: 2023年5月12日 作成者: jarxiv

要約 複雑なボディダイナミクスを利用することは、ロボット工学における長年の課題で … 続きを読む →

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Recurrences reveal shared causal drivers of complex time series

投稿日: 2023年5月3日 作成者: jarxiv

要約 タイトル：複雑な時間系列の共有因果関係を示す回帰 要約： – … 続きを読む →

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