論文の概要: A physics-informed operator regression framework for extracting
data-driven continuum models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.11992v1
- Date: Fri, 25 Sep 2020 01:13:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-14 22:49:03.192375
- Title: A physics-informed operator regression framework for extracting
data-driven continuum models
- Title（参考訳）: データ駆動連続体モデル抽出のための物理インフォームド演算子回帰フレームワーク
- Authors: Ravi G. Patel, Nathaniel A. Trask, Mitchell A. Wood, Eric C. Cyr
- Abstract要約: 高忠実度分子シミュレーションデータから連続体モデルを発見するためのフレームワークを提案する。
提案手法は、モーダル空間における制御物理のニューラルネットワークパラメタライゼーションを適用する。
局所・非局所拡散過程や単相・多相流など,様々な物理分野におけるフレームワークの有効性を実証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The application of deep learning toward discovery of data-driven models
requires careful application of inductive biases to obtain a description of
physics which is both accurate and robust. We present here a framework for
discovering continuum models from high fidelity molecular simulation data. Our
approach applies a neural network parameterization of governing physics in
modal space, allowing a characterization of differential operators while
providing structure which may be used to impose biases related to symmetry,
isotropy, and conservation form. We demonstrate the effectiveness of our
framework for a variety of physics, including local and nonlocal diffusion
processes and single and multiphase flows. For the flow physics we demonstrate
this approach leads to a learned operator that generalizes to system
characteristics not included in the training sets, such as variable particle
sizes, densities, and concentration.
- Abstract（参考訳）: データ駆動モデル発見へのディープラーニングの適用には、正確かつ堅牢な物理の記述を得るために、誘導バイアスを慎重に適用する必要がある。
本稿では,高忠実度分子シミュレーションデータから連続体モデルを発見するための枠組みを提案する。
提案手法は, 対称性, 等方性, 保存形式に関するバイアスを課す構造を提供しながら, 微分作用素の特徴づけを可能にするニューラルネットワークパラメータ化を, モーダル空間における制御物理のパラメータ化に適用する。
局所・非局所拡散過程や単相・多相流など,様々な物理分野におけるフレームワークの有効性を実証する。
フロー物理学のために、このアプローチは、可変粒子サイズ、密度、濃度など、トレーニングセットに含まれないシステム特性に一般化する学習演算子に導かれることを実証する。
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