論文の概要: Physics-Incorporated Convolutional Recurrent Neural Networks for Source Identification and Forecasting of Dynamical Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.06243v3
• Date: Tue, 31 Aug 2021 03:03:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-13 08:48:49.996964
• Title: Physics-Incorporated Convolutional Recurrent Neural Networks for Source Identification and Forecasting of Dynamical Systems
• Title（参考訳）: 物理を組み込んだ畳み込みリカレントニューラルネットワークによる力学系の音源同定と予測
• Authors: Priyabrata Saha, Saurabh Dash, Saibal Mukhopadhyay
• Abstract要約: 本稿では,数値物理学に基づくモデルと深層学習を組み合わせたハイブリッドフレームワークを提案する。 我々は、我々のモデルであるPhICNetを、S時間進化を予測するためのエンドツーエンドのトレーニングが可能な畳み込みリカレントニューラルネットワーク(RNN)として定式化する。 実験結果から,提案モデルが比較的長期間にわたって力学を予測し,情報源も同定できることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.689157154434499
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Spatio-temporal dynamics of physical processes are generally modeled using partial differential equations (PDEs). Though the core dynamics follows some principles of physics, real-world physical processes are often driven by unknown external sources. In such cases, developing a purely analytical model becomes very difficult and data-driven modeling can be of assistance. In this paper, we present a hybrid framework combining physics-based numerical models with deep learning for source identification and forecasting of spatio-temporal dynamical systems with unobservable time-varying external sources. We formulate our model PhICNet as a convolutional recurrent neural network (RNN) which is end-to-end trainable for spatio-temporal evolution prediction of dynamical systems and learns the source behavior as an internal state of the RNN. Experimental results show that the proposed model can forecast the dynamics for a relatively long time and identify the sources as well.
• Abstract（参考訳）: 物理過程の時空間力学は一般に偏微分方程式(PDE)を用いてモデル化される。 核動力学はいくつかの物理学の原理に従うが、現実世界の物理過程はしばしば未知の外部の源によって駆動される。 このような場合、純粋な分析モデルの開発は非常に困難になり、データ駆動モデリングは助けになる可能性がある。 本稿では,物理ベースの数値モデルと深層学習を組み合わせることで,時空間力学系と観測不能な時間変化源の同定と予測を行う手法を提案する。 我々は、動的システムの時空間進化予測のためのエンドツーエンドトレーニングが可能な畳み込みリカレントニューラルネットワーク(RNN)として、我々のモデルPhICNetを定式化し、RNNの内部状態としてソース挙動を学習する。 実験の結果, 提案モデルは比較的長い時間ダイナミクスを予測でき, 音源の同定も可能であることがわかった。

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