論文の概要: Deep-Learning Discovers Macroscopic Governing Equations for Viscous Gravity Currents from Microscopic Simulation Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.00009v1
• Date: Mon, 31 May 2021 02:24:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-02 14:33:06.972830
• Title: Deep-Learning Discovers Macroscopic Governing Equations for Viscous Gravity Currents from Microscopic Simulation Data
• Title（参考訳）: 微視的シミュレーションデータによる粘性重力電流のマクログバニング方程式の深層学習による発見
• Authors: Junsheng Zeng, Hao Xu, Yuntian Chen, and Dongxiao Zhang
• Abstract要約: 本研究では,高分解能顕微鏡シミュレーションデータに基づいて,粘性重力電流のマクロ的支配方程式を発見するためのディープラーニングに基づくフレームワークを提案する。 提案したディープラーニングフレームワークは,データ空間における実験結果やシミュレーション結果から,科学的意味空間における未発見の意味法則を発見できる可能性を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.572613064799459
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Although deep-learning has been successfully applied in a variety of science and engineering problems owing to its strong high-dimensional nonlinear mapping capability, it is of limited use in scientific knowledge discovery. In this work, we propose a deep-learning based framework to discover the macroscopic governing equation of viscous gravity current based on high-resolution microscopic simulation data without the need for prior knowledge of underlying terms. For two typical scenarios with different viscosity ratios, the deep-learning based equations exactly capture the same dominated terms as the theoretically derived equations for describing long-term asymptotic behaviors, which validates the proposed framework. Unknown macroscopic equations are then obtained for describing short-term behaviors, and hidden mechanisms are eventually discovered with deep-learned explainable compensation terms and corresponding coefficients. Consequently, the presented deep-learning framework shows considerable potential for discovering unrevealed intrinsic laws in scientific semantic space from raw experimental or simulation results in data space.
• Abstract（参考訳）: 深層学習は、高次元の非線形マッピング能力により、様々な科学や工学の問題にうまく適用されてきたが、科学的知識の発見では限られた用途である。 本研究では,基礎用語の事前知識を必要とせず,高分解能微視的シミュレーションデータに基づく粘性重力電流の巨視的支配方程式を探索するためのディープラーニングフレームワークを提案する。 粘度比が異なる2つの典型的なシナリオに対して、ディープラーニングに基づく方程式は、提案された枠組みを検証した長期漸近的な振る舞いを記述するための理論的に導出された方程式と同じ支配的な用語を正確に捉えている。 未知の巨視的方程式は短期的な振る舞いを記述するために得られ、隠れたメカニズムは最終的に説明可能な項と対応する係数で発見される。 その結果,データ空間における実験結果やシミュレーション結果から,科学的意味空間における未知の固有法則を発見できる可能性が示唆された。

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