論文の概要: Applications of physics informed neural operators
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.12634v1
- Date: Wed, 23 Mar 2022 18:00:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-26 04:00:54.768835
- Title: Applications of physics informed neural operators
- Title（参考訳）: 物理情報ニューラル演算子の応用
- Authors: Shawn G. Rosofsky, E. A. Huerta
- Abstract要約: 偏微分方程式を学習するためのエンドツーエンドフレームワークを提案する。
まず,本手法が他のニューラル演算子の精度と性能を再現することを示す。
2次元バーガース方程式を含む新しいタイプの方程式を学習するために、物理インフォームド・ニューラル演算子を適用した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.588973722689844
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We present an end-to-end framework to learn partial differential equations
that brings together initial data production, selection of boundary conditions,
and the use of physics-informed neural operators to solve partial differential
equations that are ubiquitous in the study and modeling of physics phenomena.
We first demonstrate that our methods reproduce the accuracy and performance of
other neural operators published elsewhere in the literature to learn the 1D
wave equation and the 1D Burgers equation. Thereafter, we apply our
physics-informed neural operators to learn new types of equations, including
the 2D Burgers equation in the scalar, inviscid and vector types. Finally, we
show that our approach is also applicable to learn the physics of the 2D linear
and nonlinear shallow water equations, which involve three coupled partial
differential equations. We release our artificial intelligence surrogates and
scientific software to produce initial data and boundary conditions to study a
broad range of physically motivated scenarios. We provide the source code, an
interactive website to visualize the predictions of our physics informed neural
operators, and a tutorial for their use at the Data and Learning Hub for
Science.
- Abstract（参考訳）: 物理現象の研究やモデリングにおいてユビキタスな偏微分方程式を解くために,初期データ生成,境界条件の選択,および物理インフォームド・ニューラル演算子を用いて,偏微分方程式を学習するエンド・ツー・エンドのフレームワークを提案する。
まず,本手法は,他の文献で発表された他のニューラルネットワークの精度と性能を再現し,1次元波動方程式と1次元バーガース方程式を学習する。
その後、スカラー・インビシデント・ベクトル型における2次元バーガース方程式を含む新しいタイプの方程式を学習するために、物理学インフォームド・ニューラル演算子を適用した。
最後に, 3つの連成偏微分方程式を含む2次元線形および非線形浅水方程式の物理を学習する手法も適用可能であることを示した。
私たちは人工知能と科学ソフトウェアをリリースし、初期データと境界条件を生成し、幅広い身体的動機づけのあるシナリオを研究します。
ソースコード、物理学的なインフォームドニューラルオペレーターの予測を視覚化するインタラクティブなwebサイト、そして科学のためのdata and learning hubでの使用のためのチュートリアルを提供する。
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