Observing spatio-temporal dynamics of excitable media using reservoir computing

Zimmermann, Roland S.; Parlitz, Ulrich

doi:10.1063/1.5022276

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Observing spatio-temporal dynamics of excitable media using reservoir computing

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Zimmermann, Roland S.
Research Group Biomedical Physics, Max Planck Institute for Dynamics and Self-Organization, Max Planck Society;

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Parlitz, Ulrich
Research Group Biomedical Physics, Max Planck Institute for Dynamics and Self-Organization, Max Planck Society;

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Zitation

Zimmermann, R. S., & Parlitz, U. (2018). Observing spatio-temporal dynamics of excitable media using reservoir computing. Chaos, 28(4): 043118. doi:10.1063/1.5022276.

Zitierlink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0001-46E9-A

Zusammenfassung

We present a dynamical observer for two dimensional partial differential equation models describing excitable media, where the required cross prediction from observed time series to not measured state variables is provided by Echo State Networks receiving input from local regions in space, only. The efficacy of this approach is demonstrated for (noisy) data from a (cubic) Barkley model and the Bueno-Orovio-Cherry-Fenton model describing chaotic electrical wave propagation in cardiac tissue.