論文の概要: A posteriori learning for quasi-geostrophic turbulence parametrization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.03911v1
- Date: Fri, 8 Apr 2022 08:23:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-04-11 18:09:02.243795
- Title: A posteriori learning for quasi-geostrophic turbulence parametrization
- Title（参考訳）: 準Geostrophic turbulence parametrizationの後方学習
- Authors: Hugo Frezat, Julien Le Sommer, Ronan Fablet, Guillaume Balarac,
Redouane Lguensat
- Abstract要約: 最先端戦略は、教師付き学習タスクとしてこの問題に対処する。
サブグリッドのパラメトリゼーションが、$textita previousi$の基準を満たすために、エンドツーエンドでどのように訓練されるかを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.333802479607541
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The use of machine learning to build subgrid parametrizations for climate
models is receiving growing attention. State-of-the-art strategies address the
problem as a supervised learning task and optimize algorithms that predict
subgrid fluxes based on information from coarse resolution models. In practice,
training data are generated from higher resolution numerical simulations
transformed in order to mimic coarse resolution simulations. By essence, these
strategies optimize subgrid parametrizations to meet so-called $\textit{a
priori}$ criteria. But the actual purpose of a subgrid parametrization is to
obtain good performance in terms of $\textit{a posteriori}$ metrics which imply
computing entire model trajectories. In this paper, we focus on the
representation of energy backscatter in two dimensional quasi-geostrophic
turbulence and compare parametrizations obtained with different learning
strategies at fixed computational complexity. We show that strategies based on
$\textit{a priori}$ criteria yield parametrizations that tend to be unstable in
direct simulations and describe how subgrid parametrizations can alternatively
be trained end-to-end in order to meet $\textit{a posteriori}$ criteria. We
illustrate that end-to-end learning strategies yield parametrizations that
outperform known empirical and data-driven schemes in terms of performance,
stability and ability to apply to different flow configurations. These results
support the relevance of differentiable programming paradigms for climate
models in the future.
- Abstract（参考訳）: 気候モデルにサブグリッドパラメータを構築するための機械学習の利用が注目されている。
最先端の戦略は問題を教師付き学習タスクとして対処し、粗い解像度モデルからの情報に基づいてサブグリッドフラックスを予測するアルゴリズムを最適化する。
実際には、粗い解法シミュレーションを模倣するために変換された高分解能数値シミュレーションからトレーニングデータを生成する。
本質的に、これらの戦略は、いわゆる$\textit{a priori}$ 条件を満たすためにサブグリッドパラメトリゼーションを最適化する。
しかし、サブグリッドパラメトリゼーションの実際の目的は、モデルの軌道全体を計算するための$\textit{a posteriori}$メトリックという観点で優れたパフォーマンスを得ることである。
本稿では,2次元準地すべり乱流におけるエネルギー後方散乱の表現に着目し,一定の計算量で異なる学習戦略で得られたパラメトリゼーションを比較する。
我々は,$\textit{a priori}$条件に基づく戦略が直接シミュレーションでは不安定なパラメータ化を生じさせ,$\textit{a posteriori}$条件を満たすために,サブグリッドパラメータがエンドツーエンドでどのように訓練されるかを記述する。
エンド・ツー・エンドの学習戦略は、既知の経験的およびデータ駆動型スキームを、異なるフロー構成に適用する性能、安定性、能力で上回るパラメトリゼーションをもたらす。
これらの結果は、将来の気候モデルにおける微分可能プログラミングパラダイムの関連性を支持する。
関連論文リスト
- Truncating Trajectories in Monte Carlo Policy Evaluation: an Adaptive Approach [51.76826149868971]
モンテカルロシミュレーションによる政策評価は多くのMC強化学習(RL)アルゴリズムの中核にある。
本研究では,異なる長さの軌跡を用いた回帰推定器の平均二乗誤差のサロゲートとして品質指標を提案する。
本稿では,Robust and Iterative Data Collection Strategy Optimization (RIDO) という適応アルゴリズムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-17T11:47:56Z) - Towards Learning Stochastic Population Models by Gradient Descent [0.0]
パラメータと構造を同時に推定することで,最適化手法に大きな課題が生じることを示す。
モデルの正確な推定を実証するが、擬似的、解釈可能なモデルの推論を強制することは、難易度を劇的に高める。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-10T14:38:58Z) - Latent Semantic Consensus For Deterministic Geometric Model Fitting [109.44565542031384]
我々はLSC(Latent Semantic Consensus)と呼ばれる効果的な方法を提案する。
LSCは、モデルフィッティング問題をデータポイントとモデル仮説に基づく2つの潜在意味空間に定式化する。
LSCは、一般的な多構造モデルフィッティングのために、数ミリ秒以内で一貫した、信頼性の高いソリューションを提供することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-11T05:35:38Z) - Iterative Reweighted Least Squares Networks With Convergence Guarantees
for Solving Inverse Imaging Problems [12.487990897680422]
解析に基づく画像正規化における画像再構成タスクの新しい最適化手法を提案する。
そのような正規化子は $ell_pp$-vector および $mathcalS_pp$ Schatten-matrix 準ノルムの重み付き拡張に対応するポテンシャル関数を用いてパラメータ化する。
提案する最小化戦略の収束保証により,メモリ効率の高い暗黙バックプロパゲーション方式により,そのような最適化を成功させることができることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-10T17:59:46Z) - Automatic Parameterization for Aerodynamic Shape Optimization via Deep
Geometric Learning [60.69217130006758]
空力形状最適化のための形状パラメータ化を完全に自動化する2つの深層学習モデルを提案する。
どちらのモデルも、深い幾何学的学習を通じてパラメータ化し、人間の事前知識を学習された幾何学的パターンに埋め込むように最適化されている。
2次元翼の形状最適化実験を行い、2つのモデルに適用可能なシナリオについて論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-03T13:45:40Z) - Structured Dynamic Pricing: Optimal Regret in a Global Shrinkage Model [50.06663781566795]
消費者の嗜好と価格感が時間とともに変化する動的モデルを考える。
我々は,モデルパラメータの順序を事前に把握している透視者と比較して,収益損失が予想される,後悔による動的価格政策の性能を計測する。
提案した政策の最適性を示すだけでなく,政策立案のためには,利用可能な構造情報を組み込むことが不可欠であることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-28T00:23:23Z) - Sparse high-dimensional linear regression with a partitioned empirical
Bayes ECM algorithm [62.997667081978825]
疎高次元線形回帰に対する計算効率が高く強力なベイズ的手法を提案する。
パラメータに関する最小の事前仮定は、プラグイン経験的ベイズ推定(英語版)を用いて用いられる。
提案手法はRパッケージプローブに実装されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-16T19:15:50Z) - HyperImpute: Generalized Iterative Imputation with Automatic Model
Selection [77.86861638371926]
カラムワイズモデルを適応的かつ自動的に構成するための一般化反復計算フレームワークを提案する。
既製の学習者,シミュレータ,インターフェースを備えた具体的な実装を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-15T19:10:35Z) - Learning to Refit for Convex Learning Problems [11.464758257681197]
ニューラルネットワークを用いて、異なるトレーニングセットに対して最適化されたモデルパラメータを推定するフレームワークを提案する。
我々は、凸問題を近似するためにニューラルネットワークのパワーを厳格に特徴づける。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-11-24T15:28:50Z) - Parameter Tuning Strategies for Metaheuristic Methods Applied to
Discrete Optimization of Structural Design [0.0]
本稿では, 鉄筋コンクリート(RC)構造物の設計最適化のためのメタヒューリスティック手法のパラメータを調整するためのいくつかの手法を提案する。
平均性能曲線の下での面積に基づいて, 実用性指標を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-12T17:34:39Z) - Online Parameter Estimation for Safety-Critical Systems with Gaussian
Processes [6.122161391301866]
オンラインパラメータ推定のためのガウス過程(GP)に基づくベイズ最適化フレームワークを提案する。
パラメータ空間の応答面上の効率的な探索戦略を用いて、最小限の機能評価で大域最適解を求める。
我々は,パラメータの変化を考慮したシミュレーションにおいて,アクティベートされた平面振子と安全臨界振子について実演する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-02-18T20:38:00Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。