論文の概要: Constructing Neural Network-Based Models for Simulating Dynamical Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.01495v1
• Date: Tue, 2 Nov 2021 10:51:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-03 14:01:26.848191
• Title: Constructing Neural Network-Based Models for Simulating Dynamical Systems
• Title（参考訳）: 力学系をシミュレートするニューラルネットワークモデルの構築
• Authors: Christian M{\o}ldrup Legaard, Thomas Schranz, Gerald Schweiger, J\'an Drgo\v{n}a, Basak Falay, Cl\'audio Gomes, Alexandros Iosifidis, Mahdi Abkar, Peter Gorm Larsen
• Abstract要約: データ駆動モデリングは、真のシステムの観測からシステムの力学の近似を学ぼうとする代替パラダイムである。 本稿では,ニューラルネットワークを用いた動的システムのモデル構築方法について検討する。 基礎的な概要に加えて、関連する文献を概説し、このモデリングパラダイムが克服すべき数値シミュレーションから最も重要な課題を概説する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.0861954179401
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Dynamical systems see widespread use in natural sciences like physics, biology, chemistry, as well as engineering disciplines such as circuit analysis, computational fluid dynamics, and control. For simple systems, the differential equations governing the dynamics can be derived by applying fundamental physical laws. However, for more complex systems, this approach becomes exceedingly difficult. Data-driven modeling is an alternative paradigm that seeks to learn an approximation of the dynamics of a system using observations of the true system. In recent years, there has been an increased interest in data-driven modeling techniques, in particular neural networks have proven to provide an effective framework for solving a wide range of tasks. This paper provides a survey of the different ways to construct models of dynamical systems using neural networks. In addition to the basic overview, we review the related literature and outline the most significant challenges from numerical simulations that this modeling paradigm must overcome. Based on the reviewed literature and identified challenges, we provide a discussion on promising research areas.
• Abstract（参考訳）: 力学系は、物理、生物学、化学などの自然科学や、回路解析、計算流体力学、制御といった工学分野に広く用いられている。 単純な系の場合、微分方程式は基本的な物理法則を適用することで導出することができる。 しかし、より複雑なシステムでは、このアプローチは非常に困難になる。 データ駆動モデリングは、真のシステムの観察を用いてシステムのダイナミクスの近似を学ぶための別のパラダイムである。 近年、データ駆動モデリング技術への関心が高まっており、特にニューラルネットワークは幅広いタスクを解決するための効果的なフレームワークを提供することが証明されている。 本稿では,ニューラルネットワークを用いた動的システムのモデル構築方法について検討する。 基礎的な概観に加えて,関連する文献を概観し,このモデリングパラダイムが克服すべき数値シミュレーションの最も重要な課題を概説する。 レビューした文献と特定課題に基づき,有望な研究分野に関する議論を行う。

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