論文の概要: An unsupervised machine-learning checkpoint-restart algorithm using Gaussian mixtures for particle-in-cell simulations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.13797v1
• Date: Wed, 17 Mar 2021 01:38:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-07 20:53:34.313092
• Title: An unsupervised machine-learning checkpoint-restart algorithm using Gaussian mixtures for particle-in-cell simulations
• Title（参考訳）: ガウス混合を用いた教師なし機械学習チェックポイント再起動アルゴリズムによる細胞内粒子シミュレーション
• Authors: Guangye Chen, Luis Chac\'on, Truong B. Nguyen
• Abstract要約: ガウス混合(GM)を用いたパーティクル・イン・セル(PIC)アルゴリズムのための教師なし機械学習チェックポイント・リスタート(CR)損失アルゴリズムを提案する。 このアルゴリズムは粒子圧縮段階と、連続体粒子分布関数をそれぞれ構築して再サンプリングする粒子再構成段階を特徴とする。 最近開発されたエネルギー・電荷保存型PICアルゴリズムを用いて、圧縮係数が$gtrsim75$であり、再起動したダイナミクスの品質に何の影響も及ばないアルゴリズムを実証した。
• 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: We propose an unsupervised machine-learning checkpoint-restart (CR) lossy algorithm for particle-in-cell (PIC) algorithms using Gaussian mixtures (GM). The algorithm features a particle compression stage and a particle reconstruction stage, where a continuum particle distribution function is constructed and resampled, respectively. To guarantee fidelity of the CR process, we ensure the exact preservation of charge, momentum, and energy for both compression and reconstruction stages, everywhere on the mesh. We also ensure the preservation of Gauss' law after particle reconstruction. As a result, the GM CR algorithm is shown to provide a clean, conservative restart capability while potentially affording orders of magnitude savings in input/output requirements. We demonstrate the algorithm using a recently developed exactly energy- and charge-conserving PIC algorithm on physical problems of interest, with compression factors $\gtrsim75$ with no appreciable impact on the quality of the restarted dynamics.
• Abstract（参考訳）: ガウス混合(GM)を用いたPICアルゴリズムのための教師なし機械学習チェックポイント再起動(CR)損失アルゴリズムを提案する。 このアルゴリズムは粒子圧縮段階と、連続体粒子分布関数をそれぞれ構築して再サンプリングする粒子再構成段階を特徴とする。 CRプロセスの忠実性を保証するため、メッシュ上の至る所で圧縮および再構成段階の電荷、運動量、エネルギーの正確な保存を確保する。 また,粒子再構成後のガウスの法則の保存も確保する。 その結果、GM CRアルゴリズムはクリーンで保守的な再起動機能を提供し、入力/出力要求の大幅な削減を可能としている。 本研究では,最近開発されたエネルギー・電荷保存型picアルゴリズムを用いて圧縮係数$\gtrsim75$を用いて,再生ダイナミクスの品質に何の影響も及ぼさないことを示す。

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