論文の概要: Inference and De-Noising of Non-Gaussian Particle Distribution Functions: A Generative Modeling Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.02153v1
• Date: Tue, 5 Oct 2021 16:38:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-06 17:21:03.837540
• Title: Inference and De-Noising of Non-Gaussian Particle Distribution Functions: A Generative Modeling Approach
• Title（参考訳）: 非ガウス粒子分布関数の推論と非通知:生成的モデリングアプローチ
• Authors: John Donaghy, Kai Germaschewski
• Abstract要約: 数値シミュレーションによって生成されたデータに対する推測は、一般に、粒子分布関数を回復するためにデータを結合する。 ここでは、正規化フローを用いて、雑音粒子分布関数に対する滑らかでトラクタブルな近似を学習する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The particle-in-cell numerical method of plasma physics balances a trade-off between computational cost and intrinsic noise. Inference on data produced by these simulations generally consists of binning the data to recover the particle distribution function, from which physical processes may be investigated. In addition to containing noise, the distribution function is temporally dynamic and can be non-gaussian and multi-modal, making the task of modeling it difficult. Here we demonstrate the use of normalizing flows to learn a smooth, tractable approximation to the noisy particle distribution function. We demonstrate that the resulting data driven likelihood conserves relevant physics and may be extended to encapsulate the temporal evolution of the distribution function.
• Abstract（参考訳）: プラズマ物理の粒子内数値法は計算コストと固有雑音とのトレードオフをバランスさせる。 これらのシミュレーションによって生成されたデータに対する推測は、一般にデータを結合して粒子分布関数を回復し、そこから物理過程を研究することができる。 ノイズを含むことに加えて、分布関数は時間的に動的であり、非ガウス的かつマルチモーダルであり、モデリングの作業は困難である。 ここでは、正規化フローを用いて、雑音粒子分布関数に対する滑らかでトラクタブルな近似を学習する。 結果として得られるデータ駆動確率は関連する物理学を保存し、分布関数の時間的発展をカプセル化するために拡張することができる。

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