Reservoir cross mapping as a nonlinear framework for detecting dynamical causality
Rattachement africain : us, cn. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Identifying causal relations from observational time series is essential for understanding complex systems but remains a challenging problem. Mutual cross mapping (MCM), a widely used causality detection method, has addressed the nonseparability problem in nonlinear systems via state space reconstruction and approximates cross mapping between reconstructed manifolds. However, MCM relies on accurately estimated parameters and a locally linear estimation of the cross mapping, limiting its general applicability. This work presents reservoir cross mapping (RCM), a causality detection framework that integrates reservoir computing (RC) with MCM to accurately detect dynamical causality. RCM provides a nonlinear approach based on RC's embedding capability by reconstructing the dynamics of different variables and identifies causal relations and their strengths by evaluating the smoothness of the cross mapping between reservoirs. Evaluations of various simulated and real-world datasets demonstrate the effectiveness and robustness of RCM in detecting causality.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Reservoir cross mapping as a nonlinear framework for detecting dynamical causality
- Date Crossref
- 01/07/2025
- Éditeur
- Elsevier BV
- Type
- journal-article
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Où se fait cette recherche
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Robotics Research (United States) pays non établi dans la noticeEntreprise
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Soochow University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Fudan University Center for Integrative Spatial-Omics Research pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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College of Intelligent Robotics and Advanced Manufacturing Institute of AI and Robotics pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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School of Mathematical Sciences pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Robotics Research (United States), Soochow University et Center for Integrative Spatial-Omics Research — Fudan University, avec 2 autres affiliations.
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