論文の概要: Transport away your problems: Calibrating stochastic simulations with optimal transport

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.08648v1
• Date: Mon, 19 Jul 2021 07:11:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-21 00:13:53.565859
• Title: Transport away your problems: Calibrating stochastic simulations with optimal transport
• Title（参考訳）: 問題を解消する:最適輸送による確率シミュレーションのキャリブレーション
• Authors: Chris Pollard, Philipp Windischhofer
• Abstract要約: 我々は輸送理論からの手法を活用して「校正」シミュレータを構築する。 ニューラルネットワークを用いて、シミュレータによって生成された個々のサンプルに対する最小限の変更を計算します。 実験粒子物理学の文脈におけるその方法とその利点を解説する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Stochastic simulators are an indispensable tool in many branches of science. Often based on first principles, they deliver a series of samples whose distribution implicitly defines a probability measure to describe the phenomena of interest. However, the fidelity of these simulators is not always sufficient for all scientific purposes, necessitating the construction of ad-hoc corrections to "calibrate" the simulation and ensure that its output is a faithful representation of reality. In this paper, we leverage methods from transportation theory to construct such corrections in a systematic way. We use a neural network to compute minimal modifications to the individual samples produced by the simulator such that the resulting distribution becomes properly calibrated. We illustrate the method and its benefits in the context of experimental particle physics, where the need for calibrated stochastic simulators is particularly pronounced.
• Abstract（参考訳）: 確率的シミュレータは科学の多くの分野において必須のツールである。 しばしば第一原理に基づいて、分布が暗黙的に関心の現象を記述する確率測度を定義する一連のサンプルを提供する。 しかし、これらのシミュレータの忠実さは全ての科学的目的に必ずしも十分ではなく、シミュレーションを"校正"し、その出力が現実の忠実な表現であることを確実にするためには、アドホックな補正を構築する必要がある。 本稿では,輸送理論の手法を活用し,そのような補正を体系的に構築する。 ニューラルネットワークを用いてシミュレータが生成したサンプルの最小限の修正を計算し、その結果の分布を適切に調整する。 実験粒子物理学の文脈におけるこの手法とその利点について解説し, 校正確率シミュレータの必要性は特に顕著である。

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