講演情報
[5Yin-A-14]リザバーコンピューティングによる力学系の分岐予測とその性能評価
〇陳 凌峰1、犬伏 正信1,2 (1. 東京理科大学、2. 大阪大学)
キーワード：
リザバーコンピューティング、力学系、分岐
複雑な現象を模した非線形な力学系は、その系を支配するパラメータにより、解の定性的な振る舞いが変化する分岐現象を示す。分岐前の解の情報だけで分岐後の振る舞いを予測・再現することは、機械学習を応用する上で重要な課題である。リザバーコンピューティング（RC）は、力学系の高い再現性を有することが知られており、Kim et al.（Nat. Mach. Intell., 2021）により提案された「制御パラメータ付きリザバー」を用いることで、分岐現象を含めた力学系の再現が可能である。本研究では「制御パラメータ付きリザバー」の外挿性能、すなわち学習範囲外のパラメータ領域での再現性について定量的に評価し、理論的解析を行った。定量的な指標としてKullback-Leibler divergence（KLD）を用い、系のパラメータに対してKLDを最小化する最適な制御パラメータを対応付けた。特に、先行研究のパラメータ領域よりも広い領域で高精度の再現性があることを示した。これらの結果は、力学系の予測や制御への応用可能性を示唆するものである。