論文の概要: Data-Driven Constitutive Relation Reveals Scaling Law for Hydrodynamic Transport Coefficients

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.00413v4
• Date: Mon, 20 Mar 2023 15:48:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-24 07:34:37.584221
• Title: Data-Driven Constitutive Relation Reveals Scaling Law for Hydrodynamic Transport Coefficients
• Title（参考訳）: 流体輸送係数のスケーリング法則に関するデータ駆動構成的関係
• Authors: Candi Zheng, Yang Wang, Shiyi Chen
• Abstract要約: 線形システム上で理論的にデータ駆動モデルについて検討する。 これらのモデルは輸送係数の非線形長スケール法則と等価であると主張する。 また、スケーリング法則のモデル化は、データ駆動モデルにおける実践的な困難を回避できると指摘する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.688565638923125
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Finding extended hydrodynamics equations valid from the dense gas region to the rarefied gas region remains a great challenge. The key to success is to obtain accurate constitutive relations for stress and heat flux. Data-driven models offer a new phenomenological approach to learning constitutive relations from data. Such models enable complex constitutive relations that extend Newton's law of viscosity and Fourier's law of heat conduction by regression on higher derivatives. However, the choices of derivatives in these models are ad-hoc without a clear physical explanation. We investigated data-driven models theoretically on a linear system. We argue that these models are equivalent to non-linear length scale scaling laws of transport coefficients. The equivalence to scaling laws justified the physical plausibility and revealed the limitation of data-driven models. Our argument also points out that modeling the scaling law could avoid practical difficulties in data-driven models like derivative estimation and variable selection on noisy data. We further proposed a constitutive relation model based on scaling law and tested it on the calculation of Rayleigh scattering spectra. The result shows our data-driven model has a clear advantage over the Chapman-Enskog expansion and moment methods.
• Abstract（参考訳）: 密度ガス領域から希薄ガス領域への拡張流体力学方程式の発見は依然として大きな課題である。 成功の鍵は、応力と熱流束の正確な構成関係を得ることである。 データ駆動モデルは、データから構成関係を学ぶ新しい表現論的アプローチを提供する。 このようなモデルにより、ニュートンの粘度の法則とフーリエの熱伝導の法則を拡張する複雑な構成的関係が実現される。 しかし、これらのモデルにおける微分の選択は、明確な物理的説明なしにアドホックである。 線形システム上で理論的にデータ駆動モデルを検討した。 これらのモデルは輸送係数の非線形長スケール法則と等価であると主張する。 スケーリング法則の等価性は、物理的妥当性を正当化し、データ駆動モデルの制限を明らかにした。 また, スケーリング法則のモデル化は, 微分推定や雑音データに対する変数選択といったデータ駆動モデルにおいて, 現実的な困難を回避できると指摘した。 さらに,スケーリング法則に基づく構成的関係モデルを提案し,レイリー散乱スペクトルの計算に基づいて実験を行った。 その結果、データ駆動モデルがchapman-enskog拡張とmomentsメソッドに対して明らかに有利であることが分かりました。

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