論文の概要: Generative Network-Based Reduced-Order Model for Prediction, Data Assimilation and Uncertainty Quantification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.13859v4
• Date: Tue, 5 Sep 2023 09:41:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-07 12:34:31.103397
• Title: Generative Network-Based Reduced-Order Model for Prediction, Data Assimilation and Uncertainty Quantification
• Title（参考訳）: 予測・データ同化・不確実性定量化のための生成ネットワークに基づく減次モデル
• Authors: Vinicius L. S. Silva, Claire E. Heaney, Nenko Nenov, Christopher C. Pain
• Abstract要約: 本稿では,生成ネットワーク(GN)を低次モデル(ROM)フレームワークに統合する手法を提案する。 目的は、利用可能な測定値に一致し、物理シミュレーションの状態とパラメータに関連する、対応する不確かさを推定することである。
• 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: We propose a new method in which a generative network (GN) integrate into a reduced-order model (ROM) framework is used to solve inverse problems for partial differential equations (PDE). The aim is to match available measurements and estimate the corresponding uncertainties associated with the states and parameters of a numerical physical simulation. The GN is trained using only unconditional simulations of the discretized PDE model. We compare the proposed method with the golden standard Markov chain Monte Carlo. We apply the proposed approaches to a spatio-temporal compartmental model in epidemiology. The results show that the proposed GN-based ROM can efficiently quantify uncertainty and accurately match the measurements and the golden standard, using only a few unconditional simulations of the full-order numerical PDE model.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,偏微分方程式(pde)の逆問題を解くために,生成ネットワーク(gn)を還元次モデル(rom)フレームワークに統合する新しい手法を提案する。 その目的は、利用可能な測定値と一致し、数値物理シミュレーションの状態やパラメータに関連する不確かさを推定することである。 GNは離散化PDEモデルの無条件シミュレーションのみを用いて訓練される。 提案手法と黄金標準マルコフ連鎖モンテカルロとの比較を行った。 提案手法を疫学における時空間分割モデルに適用する。 提案したGNベースのROMは,実数値PDEモデルの無条件シミュレーションを用いて,不確実性を効率よく定量化し,測定値と黄金標準を正確に一致させることができることを示す。

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