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Big data have become a critically enabling component of emerging mathematical methods aimed at the automated discovery of dynamical systems, where first principles modeling may be intractable. However, in many engineering systems, abrupt changes must be rapidly characterized based on limited, incomplete, and noisy data. Many leading automated learning techniques rely on unrealistically large data sets, and it is unclear how to leverage prior knowledge effectively to re-identify a model after an abrupt change. In this work, we propose a conceptual framework to recover parsimonious models of a system in response to abrupt changes in the low-data limit. First, the abrupt change is detected by comparing the estimated Lyapunov time of the data with the model prediction. Next, we apply the sparse identification of nonlinear dynamics (SINDy) regression to update a previously identified model with the fewest changes, either by addition, deletion, or modification of existing model terms. We demonstrate this sparse model recovery on several examples for abrupt system change detection in periodic and chaotic dynamical systems. Our examples show that sparse updates to a previously identified model perform better with less data, have lower runtime complexity, and are less sensitive to noise than identifying an entirely new model. The proposed abrupt-SINDy architecture provides a new paradigm for the rapid and efficient recovery of a system model after abrupt changes.
We investigate the predictive power of recurrent neural networks for oscillatory systems not only on the attractor but in its vicinity as well. For this, we consider systems perturbed by an external force. This allows us to not merely predict the time evolution of the system but also study its dynamical properties, such as bifurcations, dynamical response curves, characteristic exponents, etc. It is shown that they can be effectively estimated even in some regions of the state space where no input data were given. We consider several different oscillatory examples, including self-sustained, excitatory, time-delay, and chaotic systems. Furthermore, with a statistical analysis, we assess the amount of training data required for effective inference for two common recurrent neural network cells, the long short-term memory and the gated recurrent unit. Published under license by AIP Publishing.
Networks of coupled dynamical systems provide a powerful way to model systems with enormously complex dynamics, such as the human brain. Control of synchronization in such networked systems has far-reaching applications in many domains, including engineering and medicine. In this paper, we formulate the synchronization control in dynamical systems as an optimization problem and present a multi-objective genetic programming-based approach to infer optimal control functions that drive the system from a synchronized to a non-synchronized state and vice versa. The genetic programming-based controller allows learning optimal control functions in an interpretable symbolic form. The effectiveness of the proposed approach is demonstrated in controlling synchronization in coupled oscillator systems linked in networks of increasing order complexity, ranging from a simple coupled oscillator system to a hierarchical network of coupled oscillators. The results show that the proposed method can learn highly effective and interpretable control functions for such systems.
The maximum entropy method is used to predict flows on water distribution networks. This analysis extends the water distribution network formulation of Waldrip et al. (2016) Journal of Hydraulic Engineering (ASCE), by the use of a continuous relative entropy defined on a reduced parameter set. This reduction in the parameters that the entropy is defined over ensures consistency between different representations of the same network. The performance of the proposed reduced parameter method is demonstrated with a one-loop network case study.
The maximum entropy method is used to derive an alternative gravity model for a transport network. The proposed method builds on previous methods which assign the discrete value of a maximum entropy distribution to equal the traffic flow rate. The proposed method however, uses a distribution to represent each flow rate. The proposed method is shown to be able to handle uncertainty in a more elegant way and give similar results to traditional methods. It is able to incorporate more of the observed data through the entropy function, prior distribution and integration limits potentially allowing better inferences to be made.
Komplexe Systeme reichen von "harten", physikalischen, wie Klimaphysik, Turbulenz in Fluiden oder Plasmen bis zu so genannten "weichen", wie man sie in der Biologie, der Physik weicher Materie, Soziologie oder Ökonomie findet. Die Ausbildung von Verständnis zu einem solchen System beinhaltet eine Beschreibung in Form von Statistiken und schlussendlich mathematischen Gleichungen. Moderne Datenanalyse stellt eine große Menge von Werkzeugen zur Analyse von Komplexität auf verschiedenen Beschreibungsebenen bereit. In diesem Kurs werden statistische Methoden mit einem Schwerpunkt auf dynamischen Systemen diskutiert und eingeübt. Auf der methodischen Seite werden lineare und nichtlineare Ansätze behandelt, inklusive der Standard-Werkzeuge der deskriptiven und schlussfolgernden Statistik, Wavelet Analyse, Nichtparametrische Regression und der Schätzung nichtlinearer Maße wie fraktaler Dimensionen, Entropien und Komplexitätsmaßen. Auf der Modellierungsseite werden deterministische und stochastische Systeme, Chaos, Skalierung und das Entstehen von Komplexität durch Wechselwirkung diskutiert - sowohl für diskrete als auch für ausgedehnte Systeme. Die beiden Ansätze werden durch Systemanalyse jeweils passender Beispiele vereint.
Komplexe Systeme reichen von "harten", physikalischen, wie Klimaphysik, Turbulenz in Fluiden oder Plasmen bis zu so genannten "weichen", wie man sie in der Biologie, der Physik weicher Materie, Soziologie oder Ökonomie findet. Die Ausbildung von Verständnis zu einem solchen System beinhaltet eine Beschreibung in Form von Statistiken und schlussendlich mathematischen Gleichungen. Moderne Datenanalyse stellt eine große Menge von Werkzeugen zur Analyse von Komplexität auf verschiedenen Beschreibungsebenen bereit. In diesem Kurs werden statistische Methoden mit einem Schwerpunkt auf dynamischen Systemen diskutiert und eingeübt. Auf der methodischen Seite werden lineare und nichtlineare Ansätze behandelt, inklusive der Standard-Werkzeuge der deskriptiven und schlussfolgernden Statistik, Wavelet Analyse, Nichtparametrische Regression und der Schätzung nichtlinearer Maße wie fraktaler Dimensionen, Entropien und Komplexitätsmaßen. Auf der Modellierungsseite werden deterministische und stochastische Systeme, Chaos, Skalierung und das Entstehen von Komplexität durch Wechselwirkung diskutiert - sowohl für diskrete als auch für ausgedehnte Systeme. Die beiden Ansätze werden durch Systemanalyse jeweils passender Beispiele vereint.
Komplexe Systeme reichen von "harten", physikalischen, wie Klimaphysik, Turbulenz in Fluiden oder Plasmen bis zu so genannten "weichen", wie man sie in der Biologie, der Physik weicher Materie, Soziologie oder Ökonomie findet. Die Ausbildung von Verständnis zu einem solchen System beinhaltet eine Beschreibung in Form von Statistiken und schlussendlich mathematischen Gleichungen. Moderne Datenanalyse stellt eine große Menge von Werkzeugen zur Analyse von Komplexität auf verschiedenen Beschreibungsebenen bereit. In diesem Kurs werden statistische Methoden mit einem Schwerpunkt auf dynamischen Systemen diskutiert und eingeübt. Auf der methodischen Seite werden lineare und nichtlineare Ansätze behandelt, inklusive der Standard-Werkzeuge der deskriptiven und schlussfolgernden Statistik, Wavelet Analyse, Nichtparametrische Regression und der Schätzung nichtlinearer Maße wie fraktaler Dimensionen, Entropien und Komplexitätsmaßen. Auf der Modellierungsseite werden deterministische und stochastische Systeme, Chaos, Skalierung und das Entstehen von Komplexität durch Wechselwirkung diskutiert - sowohl für diskrete als auch für ausgedehnte Systeme. Die beiden Ansätze werden durch Systemanalyse jeweils passender Beispiele vereint.
We prove the existence of nonlinear localized time-periodic solutions in a chain of symplectic mappings with nearest neighbour coupling. This is a class of systems whose behaviour can be seen as representation of a lattice of pendula. The effect of discrete time changes the mathematical as well as the numerical procedures. Applying the discrete version of Floquet theory eases and clarifies the procedure of proving the existence of the localized time-periodic solutions. As an extension of the concept of rotobreathers one can produce solutions which rotate at every site of the lattice. To consider these we use a general definition of localization.