用统计预测混沌系统:评估模型规模和领域知识

混沌系统统计预测中的模型规模与领域知识

机器学习可以预测混沌系统吗? 本文在 135 个混沌系统的海量数据集上比较了现代预测技术。

虽然混沌和不可预测性传统上是相关的,但大规模机器学习方法最近展示了一种意想不到的能力,可以预测远远超出典型可预测范围的混沌系统。 最近的研究对于基于动力系统理论的专门方法(如储层计算机或神经常差分方程)是否优于通用的大规模学习技术(如变压器或循环神经元网络)存在分歧。 先前的这些研究仅比较了一些混沌系统。 这阻碍了对不同混沌系统的动力学不变量和统计建模选择如何确定经验可预测性的稳健量化。

来源和详细信息:
https://journals.aps.org/prresearch/abstract/10.1103/PhysRevResearch.5.043252