論文の概要: Deep Neural Networks to Correct Sub-Precision Errors in CFD

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.04233v1
• Date: Wed, 9 Feb 2022 02:32:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-11 01:06:42.788089
• Title: Deep Neural Networks to Correct Sub-Precision Errors in CFD
• Title（参考訳）: CFDのサブ精度誤差を補正するディープニューラルネットワーク
• Authors: Akash Haridas, Nagabhushana Rao Vadlamani, Yuki Minamoto
• Abstract要約: いくつかの機械学習技術は、空間的離散化による誤差の修正に成功している。 畳み込みニューラルネットワークと完全に微分可能な数値解法を用いて、16ビットの算術演算を行い、密結合型ML-CFDハイブリッド解法を学習する。 16ビットの解法と比較して, ML-CFDハイブリッド解法は, 速度場の誤差蓄積を低減し, 高周波数での運動エネルギースペクトルを改善するのに有効であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Loss of information in numerical simulations can arise from various sources while solving discretized partial differential equations. In particular, precision-related errors can accumulate in the quantities of interest when the simulations are performed using low-precision 16-bit floating-point arithmetic compared to an equivalent 64-bit simulation. Here, low-precision computation requires much lower resources than high-precision computation. Several machine learning (ML) techniques proposed recently have been successful in correcting the errors arising from spatial discretization. In this work, we extend these techniques to improve Computational Fluid Dynamics (CFD) simulations performed using low numerical precision. We first quantify the precision related errors accumulated in a Kolmogorov forced turbulence test case. Subsequently, we employ a Convolutional Neural Network together with a fully differentiable numerical solver performing 16-bit arithmetic to learn a tightly-coupled ML-CFD hybrid solver. Compared to the 16-bit solver, we demonstrate the efficacy of the ML-CFD hybrid solver towards reducing the error accumulation in the velocity field and improving the kinetic energy spectrum at higher frequencies.
• Abstract（参考訳）: 数値シミュレーションにおける情報の損失は、離散偏微分方程式を解きながら様々な情報源から生じる。 特に、精度関連の誤差は、16ビット浮動小数点演算によるシミュレーションが等価な64ビットシミュレーションと比較される場合、利子数に蓄積される。 ここでは、高精度計算よりもはるかに少ないリソースを必要とする。 最近提案された機械学習(ML)技術は,空間的離散化による誤りの修正に成功している。 本研究では,これらの手法を拡張し,計算流体力学(CFD)シミュレーションを低数値精度で高速化する。 まず,コルモゴロフ強制乱流試験における精度関連誤差の定量化を行った。 その後,畳み込みニューラルネットワークと完全微分可能な数値解法を用いて16ビット演算を行い,密結合型ML-CFDハイブリッド解法を学習する。 16ビットの解法と比較して, ML-CFDハイブリッド解法は, 速度場の誤差蓄積を低減し, 高周波数での運動エネルギースペクトルを改善するのに有効であることを示す。

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