Detecting intrinsic slow variables in stochastic dynamical systems by anisotropic diffusion maps

机译：用各向异性扩散图检测随机动力系统中的内在慢变量

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Nonlinear independent component analysis is combined with diffusion-map data analysis techniques to detect good observables in high-dimensional dynamic data. These detections are achieved by integrating local principal component analysis of simulation bursts by using eigenvectors of a Markov matrix describing anisotropic diffusion. The widely applicable procedure, a crucial step in model reduction approaches, is illustrated on stochastic chemical reaction network simulations.

机译：非线性独立成分分析与扩散图数据分析技术相结合，可检测高维动态数据中的可观测值。这些检测是通过使用描述各向异性扩散的马尔可夫矩阵的特征向量对仿真脉冲的局部主成分分析进行集成来实现的。在随机化学反应网络模拟中说明了广泛应用的程序，这是模型还原方法中的关键步骤。

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期刊名称 Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America
作者
Amit Singer; Radek Erban; Ioannis G. Kevrekidis; Ronald R. Coifman;
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作者单位

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年(卷),期 2009(106),38
年度 2009
页码 16090–16095
总页数 6
原文格式 PDF
正文语种
中图分类
关键词
slow manifold dimensionality reduction chemical reactions;

机译：慢歧管;降维;化学反应;

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