最大エントロピー基底関数を用いた確率微分方程式のデータ駆動解【JST・京大機械翻訳】

Deshpande Vedang M.; Bhattacharya Raktim

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202200017528118 整理番号：22P0130795

最大エントロピー基底関数を用いた確率微分方程式のデータ駆動解【JST・京大機械翻訳】

Data-driven Solution of Stochastic Differential Equations Using Maximum Entropy Basis Functions

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発行年： 2020年04月03日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年04月03日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

本論文では,不確実性伝搬のためのデータ駆動手法を提示した。特に,パラメトリック不確実性を有する確率的微分方程式を考察した。微分方程式の解を多項式カオス展開に類似した最大エントロピー(最大)基底関数を用いて近似した。Maxent基底関数は,情報理論的エントロピーの最大化によって利用可能なデータから導出され,従って,前もって基底関数を指定する必要はない。提案した最大ベース手法を既存の方法と比較した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , 【Automatic Indexing@JST】

システム・制御理論一般 , 数値計算

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