复杂动力学的最优降维:作为自由能景观上扩散的棋类游戏
数据分析、统计与概率
2013-05-29 v1 适应与自组织系统
化学物理
物理与社会
机器学习
摘要
降维在复杂动力学分析中无处不在。然而,传统的降维技术侧重于再现底层构型空间,而非动力学本身。构建的低维空间不能提供完整且准确的动力学描述。本文描述了如何在保留动力学本质属性的同时进行降维。通过分析棋类游戏——复杂动力学的原型——来说明该方法。构建了一个能够完整准确描述棋类动力学的变量。通过将游戏描述为与变量相关的自由能景观上的随机游走,预测了获胜概率。该方法为获得许多重要复杂现象的简单而准确的描述提供了一种可能的途径。对棋类游戏的分析表明,该方法可以定量描述人类决策起核心作用的过程的动力学,例如金融和社会动力学。
引用
@article{arxiv.1103.3681,
title = {Optimal Dimensionality Reduction of Complex Dynamics: The Chess Game as Diffusion on a Free Energy Landscape},
author = {Sergei V. Krivov},
journal= {arXiv preprint arXiv:1103.3681},
year = {2013}
}
备注
7 pages, 3 figures