論文の概要: Cost-effective search for lower-error region in material parameter space using multifidelity Gaussian process modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.13428v1
• Date: Sun, 15 Mar 2020 04:14:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-23 08:48:12.535340
• Title: Cost-effective search for lower-error region in material parameter space using multifidelity Gaussian process modeling
• Title（参考訳）: multifidelity gaussian process modeling を用いた材料パラメータ空間における低誤差領域の低コスト探索
• Authors: Shion Takeno, Yuhki Tsukada, Hitoshi Fukuoka, Toshiyuki Koyama, Motoki Shiga, and Masayuki Karasuyama
• Abstract要約: 物質パラメータの推定には沈降形状に関する情報が不可欠である。 この領域は、LER (low-error region) と呼ばれ、沈殿物に含まれる物質の固有の情報を反映している。 ガウス過程に基づく多忠実度モデリングを用いて,異なる精度の複数の計算からトレーニングデータをサンプリングすることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.460853830978507
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Information regarding precipitate shapes is critical for estimating material parameters. Hence, we considered estimating a region of material parameter space in which a computational model produces precipitates having shapes similar to those observed in the experimental images. This region, called the lower-error region (LER), reflects intrinsic information of the material contained in the precipitate shapes. However, the computational cost of LER estimation can be high because the accurate computation of the model is required many times to better explore parameters. To overcome this difficulty, we used a Gaussian-process-based multifidelity modeling, in which training data can be sampled from multiple computations with different accuracy levels (fidelity). Lower-fidelity samples may have lower accuracy, but the computational cost is lower than that for higher-fidelity samples. Our proposed sampling procedure iteratively determines the most cost-effective pair of a point and a fidelity level for enhancing the accuracy of LER estimation. We demonstrated the efficiency of our method through estimation of the interface energy and lattice mismatch between MgZn2 and {\alpha}-Mg phases in an Mg-based alloy. The results showed that the sampling cost required to obtain accurate LER estimation could be drastically reduced.
• Abstract（参考訳）: 沈殿形状に関する情報は材料パラメータの推定に不可欠である。 そこで,本研究では,実験画像に類似した形状の沈殿物を生成する材料パラメータ空間の領域を推定することを検討した。 この領域は低エラー領域(LER)と呼ばれ、沈殿物に含まれる物質の固有の情報を反映している。 しかし、モデルの正確な計算はパラメータの探索に何度も必要となるため、ler推定の計算コストは高くなる。 この難しさを克服するために、我々は、異なる精度レベル(忠実度)の複数の計算からトレーニングデータをサンプリングできるガウスプロセスベースのマルチフィデリティモデリングを用いた。 低忠実度サンプルは精度が低いが、高忠実度サンプルよりも計算コストが低い。 提案手法は,LER推定の精度を高めるために,最もコスト効率の良い点対と忠実度を反復的に決定する。 Mg系合金におけるMgZn2とMg-Mg相の界面エネルギーと格子ミスマッチを推定し,本手法の有効性を実証した。 その結果, 正確なLER推定に要するサンプリングコストを大幅に削減できることがわかった。

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