Abstract: X. Cai, Z. Ren, L. Zhou, T. Weng (2026)

We restudy an appealing scheme for modeling chaotic systems via a next-generation reservoir computer. We show that the chaotic transition behavior of trained next-generation reservoir computer is almost consistent with that of its observed system. By constructing recurrence plots, we demonstrate that trained next-generation reservoir computer matches its learned system closely with respect to recurrence quantitative analysis measures. Moreover, their high consistency is further validated in terms of topological statistics by mapping into recurrence networks. We also show that next-generation reservoir computer exhibits robust performance against noise perturbations. Our findings reveal that next-generation reservoir computer can serve as a high-fidelity surrogate model for emulating dynamical systems and achieves stable synchronization as applications.

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Modeling dynamical systems: From chaotic models to next-generation reservoir computers