Horizon-Constrained Rashomon Sets for Chaotic Forecasting

Esta investigación introduce conjuntos de Rashomon restringidos por el horizonte, un marco teórico que une la multiplicidad predictiva y la dinámica caótica en el aprendizaje automático. Demuestra cómo la multiplicidad del modelo evoluciona con el horizonte de predicción en sistemas caóticos, probando la contracción exponencial del conjunto de Rashomon efectivo con el tiempo de anticipación.