[N-1] 非線形問題

[N-1-5] Learning latent variables of dynamical systems from partial observations

^○髙野冬真, 新山友暁, 砂田哲 (金沢大)

この講演は本会「学術奨励賞受賞候補者」の資格対象です。

Keywords:力学系、オートエンコーダ、潜在変数、遅れ時間座標

自然現象や工学システムの多くは一定の法則に従って時間発展する力学系とみなすことができる．システムを記述する方程式を得られると，システムの未来予測や現象の再現などが可能となるが，一般的に，実験から得られる観測量からシステムを記述する方程式を発見することは困難である．また，システムを記述するのに必要なデータを全て得るのは困難である．そこで，本研究では，オードエンコーダとニューラルネット，微分方程式ソルバーを組み合わせて，一部の観測データからシステムを記述するに十分な潜在変数とそれらの時間発展を記述する方程式を推定可能な方法を提案する．