Learning Iterated Function Systems from Time Series of Partial Observations

Gibson, Emilia; Lamb, Jeroen S. W.

数学 > 动力系统

arXiv:2508.13794 (math)

[提交于 2025年8月19日 ]

标题：从部分观测时间序列中学习迭代函数系统

标题： Learning Iterated Function Systems from Time Series of Partial Observations

Authors:Emilia Gibson, Jeroen S.W. Lamb

摘要：我们开发了一种方法，从部分观测的时间序列中学习有限生成的随机迭代函数系统，使用延迟嵌入。我们使用隐变量表示法，获得观察到的动力学的最小模型表示，该表示与原系统微分同胚。

摘要： We develop a methodology to learn finitely generated random iterated function systems from time-series of partial observations using delay embeddings. We obtain a minimal model representation for the observed dynamics, using a hidden variable representation, that is diffeomorphic to the original system.

主题：	动力系统 (math.DS)
MSC 类：	37M10, 37H05, 37H99, 37B10, 37B55, 65P9910
引用方式：	arXiv:2508.13794 [math.DS]
	(或者 arXiv:2508.13794v1 [math.DS] 对于此版本)
	https://doi.org/10.48550/arXiv.2508.13794

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来自： Emilia Gibson [查看电子邮件]
[v1] 星期二， 2025 年 8 月 19 日 12:54:56 UTC (2,703 KB)

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