论文标题
部分可观测时空混沌系统的无模型预测
On representing the degree sequences of sublogarithmic-degree Wheeler graphs
论文作者
论文摘要
储层计算是预测湍流的有力工具，其简单的架构具有处理大型系统的计算效率。然而，其实现通常需要完整的状态向量测量和系统非线性知识。我们使用非线性投影函数将系统测量扩展到高维空间，然后将其输入到储层中以获得预测。我们展示了这种储层计算网络在时空混沌系统上的应用，该系统模拟了湍流的若干特征。我们表明，使用径向基函数作为非线性投影器，即使只有部分观测并且不知道控制方程，也能稳健地捕捉复杂的系统非线性。最后，我们表明，当测量稀疏、不完整且带有噪声，甚至控制方程变得不准确时，我们的网络仍然可以产生相当准确的预测，从而为实际湍流系统的无模型预测铺平了道路。
We show how to store a searchable partial-sums data structure with constant query time for a static sequence $S$ of $n$ positive integers in $o \left( \frac{\log n}{(\log \log n)^2} \right)$, in $n H_k (S) + o (n)$ bits for $k \in o \left( \frac{\log n}{(\log \log n)^2} \right)$. It follows that if a Wheeler graph on $n$ vertices has maximum degree in $o \left( \frac{\log n}{(\log \log n)^2} \right)$, then we can store its in- and out-degree sequences $\Din$ and $\Dout$ in $n H_k (\Din) + o (n)$ and $n H_k (\Dout) + o (n)$ bits, for $k \in o \left( \frac{\log n}{(\log \log n)^2} \right)$, such that querying them for pattern matching in the graph takes constant time.
