| 講演名 | 2011-03-10 多様体学習による水滴系カオスの解析 末谷 大道, 黒岩 宏紀, 秦 浩起, 赤穂 昭太郎, |
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| 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. |
| 抄録(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 |
| キーワード(英) | dripping water / return plot / dimension reduction / manifold learning / kernel methods / outliers |
| 資料番号 | NLP2010-173 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLP |
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| 開催期間 | 2011/3/3(から1日開催) |
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| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 副委員長氏名（英） | |
| 幹事氏名（和） | |
| 幹事氏名（英） | |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Nonlinear Problems (NLP) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 多様体学習による水滴系カオスの解析 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Manifold Learning Analysis of Chaos in a Dripping Faucet |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 水滴落下 / dripping water |
| キーワード(2)（和/英） | 再帰写像 / return plot |
| キーワード(3)（和/英） | 次元削減 / dimension reduction |
| キーワード(4)（和/英） | 多様体学習 / manifold learning |
| キーワード(5)（和/英） | カーネル法 / kernel methods |
| キーワード(6)（和/英） | 外れ値 / outliers |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 末谷 大道 / Hiromichi SUETANI |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 鹿児島大学大学院理工学研究科:科学技術振興機構さきがけ「脳情報の解読と制御」:理化学研究所基幹研究所理研-HYU連携研究センター Graduate School of Science and Engineering, Kagoshima University:"Decoding and Controlling Brain Information", PRESTO, Japan Science and Technology Agency:RIKEN-HYU Collaboration Research Center, RIKEN Advanced Science Institute |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 黒岩 宏紀 / Hiroki KUROIWA |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 鹿児島大学大学院理工学研究科 Graduate School of Science and Engineering, Kagoshima University |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 秦 浩起 / Hiroki HATA |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 鹿児島大学大学院理工学研究科 Graduate School of Science and Engineering, Kagoshima University |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 赤穂 昭太郎 / Shotaro AKAHO |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 産業技術総合研究所ヒューマンライフテクノロジー研究部門 The National Institute of Advanced Industrial Science and Technology |
| 発表年月日 | 2011-03-10 |
| 資料番号 | NLP2010-173 |
| 巻番号（vol） | vol.110 |
| 号番号（no） | 465 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |