論文の概要: Latent-space time evolution of non-intrusive reduced-order models using
Gaussian process emulation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.12167v2
- Date: Thu, 15 Oct 2020 08:58:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-07 12:22:43.667072
- Title: Latent-space time evolution of non-intrusive reduced-order models using
Gaussian process emulation
- Title（参考訳）: ガウス過程エミュレーションを用いた非侵入的減階モデルの潜時時間発展
- Authors: Romit Maulik, Themistoklis Botsas, Nesar Ramachandra, Lachlan Robert
Mason and Indranil Pan
- Abstract要約: 非侵入的還元次モデル(ROM)は、本質的に高次元のシステムに対して低次元のフレームワークを提供する。
方程式に基づく進化の活用を回避しようとすると、ROMフレームワークの解釈可能性に悩むことがしばしば見られる。
本稿では,プロセス回帰に基づく新しい潜在空間アルゴリズムを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6850683267295248
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Non-intrusive reduced-order models (ROMs) have recently generated
considerable interest for constructing computationally efficient counterparts
of nonlinear dynamical systems emerging from various domain sciences. They
provide a low-dimensional emulation framework for systems that may be
intrinsically high-dimensional. This is accomplished by utilizing a
construction algorithm that is purely data-driven. It is no surprise,
therefore, that the algorithmic advances of machine learning have led to
non-intrusive ROMs with greater accuracy and computational gains. However, in
bypassing the utilization of an equation-based evolution, it is often seen that
the interpretability of the ROM framework suffers. This becomes more
problematic when black-box deep learning methods are used which are notorious
for lacking robustness outside the physical regime of the observed data. In
this article, we propose the use of a novel latent-space interpolation
algorithm based on Gaussian process regression. Notably, this reduced-order
evolution of the system is parameterized by control parameters to allow for
interpolation in space. The use of this procedure also allows for a continuous
interpretation of time which allows for temporal interpolation. The latter
aspect provides information, with quantified uncertainty, about full-state
evolution at a finer resolution than that utilized for training the ROMs. We
assess the viability of this algorithm for an advection-dominated system given
by the inviscid shallow water equations.
- Abstract（参考訳）: 様々な領域科学から出現する非線形力学系を計算的に効率的に構築するために、非侵襲的減階モデル (ROM) が最近大きな関心を集めている。
これらは本質的に高次元である可能性のあるシステムのための低次元エミュレーションフレームワークを提供する。
これは純粋にデータ駆動である構成アルゴリズムを利用することで実現される。
したがって、機械学習のアルゴリズム的な進歩により、非インタラクティブromの精度と計算能力が向上したことは驚くにあたらない。
しかし、方程式ベースの進化の活用を回避して、ROMフレームワークの解釈可能性に悩まされることがしばしば見られる。
ブラックボックス深層学習法は、観測データの物理状態以外の堅牢性を欠いていることで有名である。
本稿では,ガウス過程回帰に基づく新しい潜在空間補間アルゴリズムの利用を提案する。
特に、この系の低次進化は、空間の補間を可能にするために制御パラメータによってパラメータ化される。
この手順を使用することで、時間的補間を可能にする時間の連続的な解釈が可能になる。
後者の側面は、定量化された不確実性を持ち、ROMのトレーニングに使用されるものよりも微細な解像度でのフルステート進化に関する情報を提供する。
本アルゴリズムの有効性を評価するため, 浅水式から得られる対流支配システムについて検討した。
関連論文リスト
- Optimal Transport-Based Displacement Interpolation with Data Augmentation for Reduced Order Modeling of Nonlinear Dynamical Systems [0.0]
本稿では,複雑なシステムにおける非線形力学の表現を強化するために,最適輸送理論と変位を利用した新しいリダクション・オーダー・モデル(ROM)を提案する。
複雑なシステム挙動の予測における精度と効率の向上を示し、計算物理学や工学における幅広い応用の可能性を示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-13T16:29:33Z) - Self-STORM: Deep Unrolled Self-Supervised Learning for Super-Resolution Microscopy [55.2480439325792]
我々は、シーケンス固有のモデルベースのオートエンコーダをトレーニングすることで、そのようなデータの必要性を軽減する、深層無学習の自己教師付き学習を導入する。
提案手法は, 監視対象の性能を超過する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-25T17:40:32Z) - Smooth and Sparse Latent Dynamics in Operator Learning with Jerk
Regularization [1.621267003497711]
本稿では,圧縮された潜在空間の学習にジャッジ正規化を組み込んだ連続演算子学習フレームワークを提案する。
このフレームワークは、任意の所望の空間的あるいは時間的解像度での推論を可能にする。
この枠組みの有効性は、ナヴィエ・ストークス方程式によって支配される二次元非定常流問題によって証明される。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-23T22:38:45Z) - Optimization of a Hydrodynamic Computational Reservoir through Evolution [58.720142291102135]
我々は,スタートアップが開発中の流体力学系のモデルと,計算貯水池としてインターフェースする。
我々は、進化探索アルゴリズムを用いて、読み出し時間と入力を波の振幅や周波数にどのようにマッピングするかを最適化した。
この貯水池システムに進化的手法を適用することで、手作業パラメータを用いた実装と比較して、XNORタスクの分離性が大幅に向上した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-20T19:15:02Z) - Score-based Diffusion Models in Function Space [140.792362459734]
拡散モデルは、最近、生成モデリングの強力なフレームワークとして登場した。
本稿では,関数空間における拡散モデルをトレーニングするためのDDO(Denoising Diffusion Operators)という,数学的に厳密なフレームワークを提案する。
データ解像度に依存しない固定コストで、対応する離散化アルゴリズムが正確なサンプルを生成することを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-14T23:50:53Z) - A Causality-Based Learning Approach for Discovering the Underlying
Dynamics of Complex Systems from Partial Observations with Stochastic
Parameterization [1.2882319878552302]
本稿では,部分的な観測を伴う複雑な乱流系の反復学習アルゴリズムを提案する。
モデル構造を識別し、観測されていない変数を復元し、パラメータを推定する。
数値実験により、新しいアルゴリズムはモデル構造を同定し、多くの複雑な非線形系に対して適切なパラメータ化を提供することに成功した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-08-19T00:35:03Z) - Non-linear manifold ROM with Convolutional Autoencoders and Reduced
Over-Collocation method [0.0]
非アフィンパラメトリックな依存、非線形性、興味のモデルにおける対流支配的な規則は、ゆっくりとしたコルモゴロフ n-幅の崩壊をもたらす。
我々は,Carlbergらによって導入された非線形多様体法を,オーバーコロケーションの削減とデコーダの教師/学生による学習により実現した。
本研究では,2次元非線形保存法と2次元浅水モデルを用いて方法論を検証し,時間とともに動的に進化する純粋データ駆動型手法と長期記憶ネットワークとの比較を行った。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-01T11:16:50Z) - Deep-HyROMnet: A deep learning-based operator approximation for
hyper-reduction of nonlinear parametrized PDEs [0.0]
ディープニューラルネットワーク(DNN)を用いた非線形ROM演算子学習手法を提案する。
DNNによって強化された結果の超還元順序モデルはDeep-HyROMnetと呼ばれる。
数値計算の結果,Deep-HyROMnetsはPOD-GalerkinDEIMsよりも桁違いに高速であり,精度は同等であることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-02-05T23:45:25Z) - A Priori Denoising Strategies for Sparse Identification of Nonlinear
Dynamical Systems: A Comparative Study [68.8204255655161]
本研究では, 局所的およびグローバルな平滑化手法の性能と, 状態測定値の偏差について検討・比較する。
一般に,測度データセット全体を用いたグローバルな手法は,局所点の周辺に隣接するデータサブセットを用いる局所的手法よりも優れていることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-29T23:31:25Z) - Convolutional generative adversarial imputation networks for
spatio-temporal missing data in storm surge simulations [86.5302150777089]
GAN(Generative Adversarial Imputation Nets)とGANベースの技術は、教師なし機械学習手法として注目されている。
提案手法を Con Conval Generative Adversarial Imputation Nets (Conv-GAIN) と呼ぶ。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-11-03T03:50:48Z) - Neural ODE Processes [64.10282200111983]
NDP(Neural ODE Process)は、Neural ODEの分布によって決定される新しいプロセスクラスである。
我々のモデルは,少数のデータポイントから低次元システムのダイナミクスを捉えることができることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-23T09:32:06Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。