論文の概要: Learning Effective SDEs from Brownian Dynamics Simulations of Colloidal Particles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.00286v1
• Date: Sat, 30 Apr 2022 14:58:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-03 16:01:07.134547
• Title: Learning Effective SDEs from Brownian Dynamics Simulations of Colloidal Particles
• Title（参考訳）: コロイド粒子のブラウン動力学シミュレーションによる効率的なSDEの学習
• Authors: Nikolaos Evangelou, Felix Dietrich, Juan M. Bello-Rivas, Alex Yeh, Rachel Stein, Michael A. Bevan, Ioannis G. Kevekidis
• Abstract要約: 我々はDiffusion Maps(多様体学習アルゴリズム)を用いて、有用な潜在可観測物の集合を同定する。 得られた変数と学習力学がブラウン力学シミュレーションの物理を正確にエンコードしていることを示す。 我々の次元の減少/還元モデル同定アプローチは、幅広い種類の粒子系力学実験/モデルに容易に移植できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We construct a reduced, data-driven, parameter dependent effective Stochastic Differential Equation (eSDE) for electric-field mediated colloidal crystallization using data obtained from Brownian Dynamics Simulations. We use Diffusion Maps (a manifold learning algorithm) to identify a set of useful latent observables. In this latent space we identify an eSDE using a deep learning architecture inspired by numerical stochastic integrators and compare it with the traditional Kramers-Moyal expansion estimation. We show that the obtained variables and the learned dynamics accurately encode the physics of the Brownian Dynamic Simulations. We further illustrate that our reduced model captures the dynamics of corresponding experimental data. Our dimension reduction/reduced model identification approach can be easily ported to a broad class of particle systems dynamics experiments/models.
• Abstract（参考訳）: ブラウン力学シミュレーションから得られたデータを用いて,電場媒介コロイド結晶化のための還元,データ駆動,パラメータ依存の有効確率微分方程式(esde)を構築した。 我々はDiffusion Maps(多様体学習アルゴリズム)を用いて、有用な潜在可観測物の集合を特定する。 この潜在空間では、数値確率積分器にインスパイアされたディープラーニングアーキテクチャを用いてeSDEを特定し、従来のクラマース・モヤル展開推定と比較する。 得られた変数と学習したダイナミクスがブラウン力学シミュレーションの物理を正確にエンコードしていることを示す。 さらに, 縮小モデルが対応する実験データのダイナミクスを捉えていることを示す。 次元縮小/縮小モデル同定アプローチは, 粒子系の動力学実験/模型の幅広いクラスに容易に移植できる。

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