基于 Transformer 的 AI 驱动 混乱 控制
混沌动力学
2025-06-18 v2
摘要
动力系统中的 混乱 行为 对 轨迹控制 构成 重大挑战， 传统方法依赖 计算 密集型 物理模型。我们提出了一种 基于 机器学习 的算法，通过仅 使用 在 区域内 迭代 于 发散之前的轨迹样本 来 计算 将 粒子 限制 在 区域内 无限 时间的 最小 控制 边界。该 model-free 方法 实现了 高精度，均方误差为 ， 计算时间 在 秒级。结果 表明其 效率和潜力 可用于 混乱 系统的 实时控制。
关键词
引用
@article{arxiv.2412.17357,
title = {AI-Driven Control of Chaos: A Transformer-Based Approach for Dynamical Systems},
author = {David Valle and Rubén Capeáns and Alexandre Wagemakers and Miguel A. F. Sanjuán},
journal= {arXiv preprint arXiv:2412.17357},
year = {2025}
}