Universelles Lernen nichtlinearer Dynamik: Neuer Algorithmus liefert Vorhersagen

Wissenschaftler haben einen bahnbrechenden Ansatz entwickelt, um unbekannte nichtlineare dynamische Systeme zu lernen. Der neue Algorithmus nutzt vergangene Beobachtungen, um die nächste Systemzustandsänderung vorherzusagen, und basiert dabei auf einer spektroskopischen Darstellung des Systems.

Durch den Einsatz von Techniken aus der Online-Optimierung konvexer Funktionen kann der Ansatz eine nahezu fehlerfreie Vorhersage für jedes System mit endlich vielen marginal stabilen Moden garantieren. Die Genauigkeitsrate wird dabei von einer neu definierten, quantitativen Kontrolle der Lernfähigkeit bestimmt.

Der Kern des Verfahrens ist ein innovativer Spektralfilter-Algorithmus für lineare dynamische Systeme. Er erweitert das ursprüngliche Verfahren um die Berücksichtigung asymmetrischer Dynamiken und die Korrektur von Rauschen, was ihn für eine breite Palette von realen, verrauschten und marginal stabilen Systemen einsetzbar macht.

Diese Fortschritte eröffnen neue Möglichkeiten in Bereichen wie Robotik, Wirtschaft und Biologie, wo präzise Modellierung von komplexen, verrauschten Dynamiken entscheidend ist. Der Algorithmus liefert nicht nur theoretische Sicherheit, sondern auch praktische Werkzeuge für die Analyse und Steuerung nichtlinearer Systeme.