論文の概要: MetaNOR: A Meta-Learnt Nonlocal Operator Regression Approach for Metamaterial Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.02040v1
• Date: Sat, 4 Jun 2022 18:27:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-07 15:25:05.402480
• Title: MetaNOR: A Meta-Learnt Nonlocal Operator Regression Approach for Metamaterial Modeling
• Title（参考訳）: MetaNOR:メタマテリアルモデリングのためのメタラーレント非局所演算子回帰アプローチ
• Authors: Lu Zhang, Huaiqian You, Yue Yu
• Abstract要約: 非局所演算子回帰に基づく移動学習演算子のためのメタ学習手法であるMetaNORを提案する。 全体的な目標は、新しい未知の教材学習タスクのサロゲートモデルを効率的に提供することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.728866368825072
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: We propose MetaNOR, a meta-learnt approach for transfer-learning operators based on the nonlocal operator regression. The overall goal is to efficiently provide surrogate models for new and unknown material-learning tasks with different microstructures. The algorithm consists of two phases: (1) learning a common nonlocal kernel representation from existing tasks; (2) transferring the learned knowledge and rapidly learning surrogate operators for unseen tasks with a different material, where only a few test samples are required. We apply MetaNOR to model the wave propagation within 1D metamaterials, showing substantial improvements on the sampling efficiency for new materials.
• Abstract（参考訳）: 非局所演算子回帰に基づく移動学習演算子のためのメタ学習手法であるMetaNORを提案する。 全体的な目標は、新しい未知の物質学習タスクを、異なるミクロ構造で効率的にサロゲートモデルを提供することである。 このアルゴリズムは,(1)既存のタスクから共通非局所カーネル表現を学習すること,(2)学習知識を伝達すること,(2)未知のタスクのサロゲート演算子を異なる材料で高速に学習すること,という2つのフェーズから構成される。 1次元メタマテリアル内の波動伝播のモデル化にmetanorを応用し,新しい材料のサンプリング効率を大幅に改善した。

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