论文标题
部分可观测时空混沌系统的无模型预测
Some results on LCTR, an impartial game on partitions
论文作者
论文摘要
储层计算是预测湍流的有力工具，其简单的架构具有处理大型系统的计算效率。然而，其实现通常需要完整的状态向量测量和系统非线性知识。我们使用非线性投影函数将系统测量扩展到高维空间，然后将其输入到储层中以获得预测。我们展示了这种储层计算网络在时空混沌系统上的应用，该系统模拟了湍流的若干特征。我们表明，使用径向基函数作为非线性投影器，即使只有部分观测并且不知道控制方程，也能稳健地捕捉复杂的系统非线性。最后，我们表明，当测量稀疏、不完整且带有噪声，甚至控制方程变得不准确时，我们的网络仍然可以产生相当准确的预测，从而为实际湍流系统的无模型预测铺平了道路。
We apply the Sprague-Grundy Theorem to LCTR, a new impartial game on partitions in which players take turns removing either the Left Column or the Top Row of the corresponding Young diagram. We establish that the Sprague-Grundy value of any partition is at most $2$, and determine Sprague-Grundy values for several infinite families of partitions. Finally, we devise a dynamic programming approach which, for a given partition $λ$ of $n$, determines the corresponding Sprague-Grundy value in $O(n)$ time.
