講演抄録/キーワード |
講演名 |
2011-03-10 14:20
多様体学習による水滴系カオスの解析 末谷大道(鹿児島大/JST/理研)・黒岩宏紀・○秦 浩起(鹿児島大)・赤穂昭太郎(産総研) NLP2010-173 |
抄録 |
(和) |
我々に身近な水滴はカオスを含む多様な非線形現象を生み出す.その本質的な力学構造は落下間隔の時系列の中に含まれているが,再帰プロットではしばしば多価的な関数関係が見られ決定論的力学系として理解することが困難なことがある.本研究では, 遅れ時間座標系によって埋め込んだ水滴間隔データに対して多様体学習の一つであるISOMAPを用いて解析する.その際, RANSAC的なアプローチを採用して近傍グラフの余分な枝を刈り取ることを提案する.この提案手法によって落下間隔時系列を埋め込んだ空間に新たな座標系が設定され,適切な低次元写像力学系が抽出されることを示す. |
(英) |
Dripping water from a faucet is very familiar to us and it provides various nonlinear phenomena including chaos. When its dynamics is sufficiently low dimensional, the essential information about the system is contained in time intervals between successive drippings. Its return plot, however, often takes a form of multi-valued function which causes us difficulty to understand the dripping water as a deterministic dynamical system. In the present study, we employ ISOMAP to extract a new coordinate from finite samples lying on a string-like manifold in the time-delay embedding space, which enables us to describe the dynamics of the dripping water as a one-dimensional map. Here, in order to improve the conventional ISOMAP, we propose an approach based on RANSAC to prune misconnected edges in the neighboring graph. We demonstrate usufullness of our proposed approach by applying it to simulation data of a mass-spring model for the dripping faucet. |
キーワード |
(和) |
水滴落下 / 再帰写像 / 次元削減 / 多様体学習 / カーネル法 / 外れ値 / / |
(英) |
dripping water / return plot / dimension reduction / manifold learning / kernel methods / outliers / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 110, no. 465, NLP2010-173, pp. 57-62, 2011年3月. |
資料番号 |
NLP2010-173 |
発行日 |
2011-03-03 (NLP) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
PDFダウンロード |
NLP2010-173 |