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J-GLOBAL ID：202002234719045764   整理番号：20A0426926

振動力学系のためのデータ駆動相と等安定縮小モデリングフレームワーク【JST・京大機械翻訳】

A data-driven phase and isostable reduced modeling framework for oscillatory dynamical systems

著者 (1件)： Wilson Dan (Department of Electrical Engineering and Computer Science, University of Tennessee, Knoxville, Tennessee 37996, USA)
資料名： Chaos  (Chaos)
巻： 30  号： 1  ページ： 013121-013121-18  発行年： 2020年 
JST資料番号： W0550A  ISSN： 1054-1500  CODEN： CHAOEH  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 位相振幅減少は,振動動的システムの低減と解析のための戦略として関心が高まっている。振幅座標による広く研究された位相縮小の増大は,動的挙動のより豊富な記述を与えるために,限界サイクルに対する横方向の過渡的挙動を特性化するために用いることができる。振幅座標に対する種々の定義が示唆されているが,出力記録が容易に利用できる実験システムにおける実装には特に適していないが,基礎方程式は典型的には知られていない。本研究では,任意の高次元システムから観測されたモデル出力のみを用いて,位相振幅低減モデルを推定するための縮小フレームワークを開発した。このフレームワークは,限界サイクルへの解の過渡的減衰の重要な特徴を同定するために,適切な直交縮小戦略を採用する。これらの特徴は,以前に開発された位相と等安定座標に明示的に関連し,いわゆるデータ駆動位相と限界サイクルの引力の全流域において有効な等安定座標を定義するために使用される。この低減戦略の有用性を,神経生理学に関連する例において例証し,計算的に困難であると思われる最適制御戦略を実行するために用いた。提案したデータ駆動位相および等安定座標系および関連する縮小モデリングフレームワークは,基礎となる動的方程式が未知で,特に高次元または複雑な数値システムにおける非線形動的システムの研究に有用なツールを示し,そのために標準位相振幅低減技術は計算可能ではない。Copyright 2020 AIP Publishing LLC All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適制御 ,  キャラクタリゼーション ,  動的系 ,  流域 ,  高次元 ,  *位相 ,  直交性
準シソーラス用語： 神経生理学 ,  実験システム ,  動的挙動 ,  *データ駆動 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： ゆらぎ,ランダム過程,Brown運動,輸送過程の一般的理論  (BA08020B)

タイトルに関連する用語 (5件)： 振動力学 ,  データ駆動 ,  縮小 ,  モデリング ,  フレームワーク