Bernd von Mallinckrodt 🦋2d ago
Neues Preprint … #BenchEWSv1.0 … ein reproduzierbarer und gegen Benchmark-Gaming gehärteter Rahmen zur Bewertung von #EWS #Early-Warning-Signalen. Misst ein Leaderboard wirklich Fähigkeit, wenn es auch durch Ausnutzung gewonnen werden kann? doi.org/10.5281/zeno... 🖖

BenchEWS v1.0: A Capability-Fa...
BenchEWS v1.0: A Capability-Faithful and Reproducible Benchmark for Early-Warning Signal Evaluation

BenchEWS v1.0 is an open, reproducible, and adversarially hardened benchmark for evaluating Early-Warning Signal (EWS) methods in complex systems. The benchmark focuses on Fold (saddle-node) transitions generated from synthetic stochastic dynamical systems and is designed to evaluate whether an indicator demonstrates genuine early-warning capability rather than exploiting benchmark artifacts. BenchEWS combines reproducible task generation, holdout evaluation, execution isolation, causal verification, and false-alarm-gated leaderboard admission into a unified governance framework. The benchmark introduces four complementary protection layers: Holdout Evaluation to prevent dataset memorization and label hardcoding. Execution Isolation to prevent ground-truth access and sandbox escapes. Prefix-Consistency Verification to detect non-causal and lookahead-based indicators. False-Alarm Eligibility Gating (FAR) to prevent indiscriminate alarm strategies from dominating timeliness rankings. BenchEWS does not propose a new Early-Warning Signal theory. Instead, it provides a benchmark infrastructure intended to support fair, reproducible, and capability-faithful comparison of EWS methods under explicitly defined governance constraints. The framework was developed in response to a series of hostile governance audits, adversarial gaming analyses, and reproducibility reviews, resulting in a benchmark architecture designed to minimize leaderboard inflation and maximize scientific transparency.   Keywords (English) Early Warning Signals, EWS, Benchmarking, Benchmark Governance, Reproducibility, Scientific Infrastructure, Open Science, Adversarial Evaluation, Leaderboard Integrity, False Alarm Rate, Holdout Evaluation, Causal Verification, Process Isolation, Complex Systems, Critical Transitions, Tipping Points, Saddle-Node Bifurcation, Fold Transition, Dynamical Systems, Time Series Analysis, Monitoring Systems, Scientific Software Governance   Zenodo-Beschreibung (Deutsch) BenchEWS v1.0 ist ein offenes, reproduzierbares und gegen strategische Ausnutzung gehärtetes Benchmark-System zur Bewertung von Early-Warning-Signal-(EWS)-Methoden in komplexen Systemen. Der Benchmark konzentriert sich auf Fold- bzw. Saddle-Node-Übergänge in synthetischen stochastischen Dynamiken und wurde entwickelt, um tatsächliche Frühwarnfähigkeit von Methoden zu messen, anstatt deren Fähigkeit zur Ausnutzung von Benchmark-Strukturen. BenchEWS kombiniert reproduzierbare Aufgabengenerierung, Holdout-Evaluation, Ausführungsisolation, Kausalitätsprüfung und eine False-Alarm-basierte Zulassungslogik für Ranglisten in einer gemeinsamen Governance-Architektur. Der Benchmark basiert auf vier zentralen Schutzmechanismen: Holdout-Evaluation gegen Datensatz-Memorisierung und Label-Hardcoding. Execution Isolation gegen Ground-Truth-Zugriffe und Sandbox-Umgehungen. Prefix-Consistency Verification zur Erkennung nicht-kausaler und Lookahead-basierter Verfahren. False-Alarm Eligibility Gating (FAR) zur Verhinderung von „Alarm-immer“-Strategien auf Ranglisten. BenchEWS stellt keine neue Theorie von Early-Warning-Signalen vor. Stattdessen bietet es eine Benchmark-Infrastruktur für faire, reproduzierbare und fähigkeitsgetreue Vergleiche von EWS-Verfahren unter klar definierten Governance-Bedingungen. Die Architektur entstand aus einer Reihe adversarieller Audits, Governance-Analysen und Reproduzierbarkeitsprüfungen mit dem Ziel, Leaderboard-Manipulationen zu minimieren und wissenschaftliche Transparenz zu maximieren.   Schlüsselwörter (Deutsch) Frühwarnsignale, Early Warning Signals, Benchmark, Benchmark-Governance, Reproduzierbarkeit, Wissenschaftliche Infrastruktur, Open Science, Adversarielle Evaluation, Ranglistenintegrität, False Alarm Rate, Holdout-Evaluation, Kausalitätsprüfung, Prozessisolation, Komplexe Systeme, Kritische Übergänge, Kipppunkte, Saddle-Node-Bifurkation, Fold-Transition, Dynamische Systeme, Zeitreihenanalyse, Monitoring-Systeme, Wissenschaftliche Software-Governance   Autor Diplom-Ingenieur Bernd von MallinckrodtORCID: 0009-0005-5279-6607E-Mail: [email protected]

Zenodo
Bernd von Mallinckrodt 🦋May 24
Wenn Deine #Perspektive eingeschränkt ist … und Du trotzdem denkst es verstanden zu haben … dann … denkst Du nur Du denkst … mein aktuelles Paper zur projektionsabhängigen Sichtbarkeit von #Early-Warning-Signalen #EWS in komplexen Systemen … doi.org/10.5281/zeno... 🖖
Bernd von Mallinckrodt 🦋May 15
#EWS Nichtlineare komplexe Systeme. Nicht jeder Sensor kann jeden kritischen Übergang sehen. Die Sichtbarkeit von #Early-Warning-Signalen hängt von der spektralen Ausrichtung zwischen Beobachtung und kritischem Modus ab. doi.org/10.5281/zeno... 🖖

Observer-Relative Detectabilit...
Observer-Relative Detectability of Critical Transitions: A Koopman-Based Framework for Sensor Alignment in Early Warning Systems

Diese Arbeit entwickelt einen konservativ formulierten, operator-theoretischen Rahmen zur Analyse der Beobachtbarkeit kritischer Übergänge in nichtlinearen komplexen Systemen. Im Zentrum steht die These, dass Early-Warning-Signale nicht ausschließlich intrinsische Eigenschaften eines Systems sind, sondern wesentlich von der spektralen Ausrichtung zwischen Beobachtungsoperator und kritischem Modus abhängen. Das Manuskript verbindet Konzepte aus der Koopman-Operator-Theorie, Observability-Theorie, stochastischen Bifurkationsanalyse und Early-Warning-Signal-Forschung zu einem methodischen Framework für sensorabhängige Detektierbarkeit unter partieller Beobachtbarkeit. Dabei werden sogenannte Detectability Classes eingeführt, die beschreiben, wie unterschiedliche Beobachtungsgeometrien die Sichtbarkeit kritischer Dynamiken beeinflussen. Zusätzlich wird ein praktischer Workflow – der Spectral Alignment Test (SAT) – vorgeschlagen, um Sensoren hinsichtlich ihrer Fähigkeit zur Erkennung kritischer Übergänge systematisch zu bewerten. Die Arbeit erhebt ausdrücklich keinen Anspruch auf ein neues Naturgesetz oder universelle Skalengesetze, sondern positioniert sich als methodische Synthese und geometrische Observability-Theorie für moderne Early-Warning-Systeme. Keywords:critical transitions, early-warning signals, observability theory, Koopman operator, partial observability, sensor alignment, stochastic bifurcation, detectability classes, nonlinear systems, complex systems, spectral geometry, critical slowing down, operator theory, dynamical systems, system observability ENGLISH This manuscript develops a conservatively formulated operator-theoretic framework for analyzing the observability of critical transitions in nonlinear complex systems. The central claim is that early-warning signals are not purely intrinsic properties of a system, but depend fundamentally on the spectral alignment between the observation operator and the system’s critical mode. The paper synthesizes concepts from Koopman operator theory, observability theory, stochastic bifurcation analysis, and early-warning signal research into a methodological framework for observer-dependent detectability under partial observability. In this context, so-called Detectability Classes are introduced to characterize how different observation geometries influence the visibility of critical dynamics. In addition, a practical workflow – the Spectral Alignment Test (SAT) – is proposed for systematically evaluating sensor configurations with respect to their ability to detect approaching critical transitions. The manuscript explicitly does not claim a new law of nature or universal scaling principle. Instead, it is positioned as a methodological synthesis and geometric observability framework for modern early-warning systems. Keywords:critical transitions, early-warning signals, observability theory, Koopman operator, partial observability, sensor alignment, stochastic bifurcation, detectability classes, nonlinear systems, complex systems, spectral geometry, critical slowing down, operator theory, dynamical systems, system observability  

Zenodo