Detecting intrinsic slow variables in stochastic dynamical systems by anisotropic diffusion maps
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...
Автори: | Singer, A, Erban, R, Kevrekidis, I, Coifman, R |
---|---|
Формат: | Journal article |
Опубліковано: |
PNAS
2009
|
Схожі ресурси
Схожі ресурси
-
Detecting intrinsic slow variables in stochastic dynamical systems by anisotropic diffusion maps.
за авторством: Singer, A, та інші
Опубліковано: (2009) -
Variable-free exploration of stochastic models: a gene regulatory network example.
за авторством: Erban, R, та інші
Опубліковано: (2007) -
ADM-CLE approach for detecting slow variables in continuous time Markov chains and dynamic data
за авторством: Cucuringu, M, та інші
Опубліковано: (2017) -
ADM-CLE approach for detecting slow variables in continuous time Markov
chains and dynamic data
за авторством: Cucuringu, M, та інші
Опубліковано: (2015) -
Multiscale stochastic reaction-diffusion modelling: application to actin dynamics in filopodia
за авторством: Erban, R, та інші
Опубліковано: (2012)