論文の概要: Revisiting the double-well problem by deep learning with a hybrid network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.14657v1
• Date: Sun, 25 Apr 2021 07:51:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-03 19:51:06.534522
• Title: Revisiting the double-well problem by deep learning with a hybrid network
• Title（参考訳）: ハイブリッドネットワークを用いた深層学習によるダブルウェル問題の再検討
• Authors: Shurui Li, Jianqin Xu and Jing Qian
• Abstract要約: 本稿では,lstmとresnetの2種類のニューラルネットワークを統合するハイブリッドネットワークを提案する。 このようなハイブリッドネットワークは、空間的または時間的変調が速いシステムにおける協調ダイナミクスの解決に応用できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.308730248177914
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Solving physical problems by deep learning is accurate and efficient mainly accounting for the use of an elaborate neural network. We propose a novel hybrid network which integrates two different kinds of neural networks: LSTM and ResNet, in order to overcome the difficulty met in solving strongly-oscillating dynamics of the system's time evolution. By taking the double-well model as an example we show that our new method can benefit from a pre-learning and verification of the periodicity of frequency by using the LSTM network, simultaneously making a high-fidelity prediction about the whole dynamics of system with ResNet, which is impossibly achieved in the case of single network. Such a hybrid network can be applied for solving cooperative dynamics in a system with fast spatial or temporal modulations, promising for realistic oscillation calculations under experimental conditions.
• Abstract（参考訳）: 深層学習による物理問題の解決は正確で効率的であり、主に精巧なニューラルネットワークの利用を考慮に入れている。 本稿では,システムの時間進化の強振動ダイナミクスを解くことの難しさを克服するために,LSTMとResNetの2つの異なる種類のニューラルネットワークを統合した新しいハイブリッドネットワークを提案する。 ダブルウェルモデルを例にとると,本手法はlstmネットワークを用いた事前学習と周波数周期性検証の恩恵を受けると同時に,単一ネットワークでは不可能であるresnetを用いたシステム全体のダイナミクスの忠実度を高い精度で予測できることを示す。 このようなハイブリッドネットワークは、高速空間的または時間的変調を持つシステムにおける協調ダイナミクスの解決に応用でき、実験条件下での現実的な振動計算を期待できる。

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