We show that the derivative of the (measure) transfer operator with respect to the parameter of the map is a divergence. Then, for physical measures of discrete-time hyperbolic chaotic systems, we derive an equivariant divergence formula for the unstable perturbation of transfer operators along unstable manifolds. This formula and hence the linear response, the parameter-derivative of physical measures, can be sampled by recursively computing only $2u$ many vectors on one orbit, where $u$ is the unstable dimension. The numerical implementation of this formula in \cite{far} is neither cursed by dimensionality nor the sensitive dependence on initial conditions.


翻译:我们展示了在混沌系统中稳定传输算子的导数是发散的。然后,对于离散时间下的超混沌系统实测度,我们得到了一个在不稳定流形上的不稳定扰动的等变发散公式。这个公式以及物理测量(线性响应),即实测度对参数的导数,只需要递归计算一个轨道上的$2u$ 个向量即可进行采样,其中$u$是不稳定维度。在\cite{far}中,这个公式的数值实现既没有因为维数而受到诅咒,也没有因为初始条件的敏感性而受到诅咒。

0
下载
关闭预览

相关内容

【2022新书】谱图理论,Spectral Graph Theory,100页pdf
专知会员服务
74+阅读 · 2022年4月15日
【Google】平滑对抗训练,Smooth Adversarial Training
专知会员服务
48+阅读 · 2020年7月4日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
58+阅读 · 2019年10月17日
GNN 新基准!Long Range Graph Benchmark
图与推荐
0+阅读 · 2022年10月18日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【论文】图上的表示学习综述
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年9月24日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2008年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月22日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月20日
VIP会员
相关VIP内容
【2022新书】谱图理论,Spectral Graph Theory,100页pdf
专知会员服务
74+阅读 · 2022年4月15日
【Google】平滑对抗训练,Smooth Adversarial Training
专知会员服务
48+阅读 · 2020年7月4日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
58+阅读 · 2019年10月17日
相关资讯
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2008年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员