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Predicting synchronization and oscillation death with parallel reservoir computing
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AI
DOI：10.1103/9n6x-qkpv.png)
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摘要
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储层计算已作为一种强大框架出现，用于预测动力系统中的临界转变。在本工作中，我们采用并行参数感知储层计算来预测具有不同耦合机制的多层网络的动力学。我们考虑一个双层多重网络，其中第一层振荡器通过吸引耦合连接，这促进同相同步；而第二层振荡器通过排斥耦合连接，鼓励反相同步和振荡死亡。在足够强的层间耦合下，集体涌现现象可以从一层转移到另一层。值得注意的是，我们还观察到层间耦合可以同时在两个层中诱导振荡死亡。通过使用并行参数感知储层计算方案，我们准确预测了发生动力学现象转移的临界参数值。我们使用两个储层，分别用于学习双层多重网络中每层的动力学。我们的发现为储层计算在预测多层网络转变中的作用提供了宝贵见解。
Keyword:
reservoir computing
synchronization
oscillation death
multilayer networks
critical transitions
期刊
IF:
2.4
论文数:
1.4K
被引数:
10.2W
机构
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