論文の概要: Scaling transformation of the multimode nonlinear Schr\"odinger equation
for physics-informed neural networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.14641v1
- Date: Thu, 29 Sep 2022 09:04:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-30 17:11:59.036306
- Title: Scaling transformation of the multimode nonlinear Schr\"odinger equation
for physics-informed neural networks
- Title（参考訳）: 物理インフォームドニューラルネットワークに対するマルチモード非線形シュリンガー方程式のスケーリング変換
- Authors: Ivan Chuprov and Dmitry Efremenko and Jiexing Gao and Pavel Anisimov
and Viacheslav Zemlyakov
- Abstract要約: 単一モード光ファイバ(SMF)は現代の通信システムのバックボーンとなっている。
マルチモードファイバ(MMF)の利用は、この容量を補正する最も有望なソリューションの1つと考えられている。
MMFにおける光伝搬を記述する微分方程式はSMFよりもはるかに高度である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Single-mode optical fibers (SMFs) have become the backbone of modern
communication systems. However, their throughput is expected to reach its
theoretical limit in the nearest future. Utilization of multimode fibers (MMFs)
is considered as one of the most promising solutions rectifying this capacity
crunch. Nevertheless, differential equations describing light propagation in
MMFs are a way more sophisticated than those for SMFs, which makes numerical
modelling of MMF-based systems computationally demanding and impractical for
the most part of realistic scenarios. Physics-informed neural networks (PINNs)
are known to outperform conventional numerical approaches in various domains
and have been successfully applied to the nonlinear Schr\"odinger equation
(NLSE) describing light propagation in SMFs. A comprehensive study on
application of PINN to the multimode NLSE (MMNLSE) is still lacking though. To
the best of our knowledge, this paper is the first to deploy the paradigm of
PINN for MMNLSE and to demonstrate that a straightforward implementation of
PINNs by analogy with NLSE does not work out. We pinpoint all issues hindering
PINN convergence and introduce a novel scaling transformation for the
zero-order dispersion coefficient that makes PINN capture all relevant physical
effects. Our simulations reveal good agreement with the split-step Fourier
(SSF) method and extend numerically attainable propagation lengths up to
several hundred meters. All major limitations are also highlighted.
- Abstract（参考訳）: 単一モード光ファイバ(SMF)は現代の通信システムのバックボーンとなっている。
しかし、そのスループットは近い将来理論上の限界に達することが期待されている。
マルチモードファイバ(MMF)の利用は、この容量を補正する最も有望なソリューションの1つである。
それでも、MMFにおける光伝搬を記述する微分方程式はSMFよりもはるかに高度であり、現実的なシナリオの大部分において計算的に要求されるMMFベースのシステムの数値モデリングを実現する。
物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)は、様々な領域における従来の数値的アプローチよりも優れていることが知られており、SMFにおける光伝搬を記述する非線形シュリンガー方程式(NLSE)にうまく適用されている。
しかし,マルチモードNLSE(MMNLSE)へのPINNの適用に関する総合的研究はいまだ不十分である。
我々の知る限り,本論文はMMNLSEのためのPINNのパラダイムを最初に展開し,NLSEと類似したPINNの簡単な実装がうまくいかないことを実証するものである。
我々はピン収束を妨げる全ての問題を特定し、ピンが関連するすべての物理効果を捉えるゼロ次分散係数の新たなスケーリング変換を導入する。
シミュレーションにより,スプリットステップフーリエ法 (SSF) とよく一致し, 数値的に到達可能な伝播距離を数百mまで延長した。
主な制限はすべて強調されている。
関連論文リスト
- Physics-informed neural networks need a physicist to be accurate: the case of mass and heat transport in Fischer-Tropsch catalyst particles [0.3926357402982764]
物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)は、機械学習の迅速かつ自動化された能力と、理論物理学に根ざしたシミュレーションの精度と信頼性を融合して、影響力のある技術として登場した。
しかし、PINNの広範な採用は信頼性の問題、特に入力パラメータ範囲の極端ではまだ妨げられている。
ドメイン知識に基づくPINNアーキテクチャの変更を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-15T08:55:31Z) - Fourier Neural Operators for Learning Dynamics in Quantum Spin Systems [77.88054335119074]
ランダム量子スピン系の進化をモデル化するためにFNOを用いる。
量子波動関数全体の2n$の代わりに、コンパクトなハミルトン観測可能集合にFNOを適用する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-05T07:18:09Z) - Physics-embedded Fourier Neural Network for Partial Differential Equations [35.41134465442465]
物理埋め込みフーリエニューラルネット(PeFNN)を柔軟かつ説明可能な誤差で導入する。
PeFNNは運動量保存を強制し、解釈可能な非線形表現を得るように設計されている。
我々は,大規模な洪水シミュレーションのような実世界のアプリケーションに挑戦する上で,その優れた性能を実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-15T18:30:39Z) - PINNsFormer: A Transformer-Based Framework For Physics-Informed Neural Networks [22.39904196850583]
物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)は、偏微分方程式(PDE)の数値解を近似するための有望なディープラーニングフレームワークとして登場した。
我々は,この制限に対処するために,新しいTransformerベースのフレームワークであるPINNsFormerを紹介した。
PINNsFormerは、PINNの障害モードや高次元PDEなど、様々なシナリオにおいて優れた一般化能力と精度を実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-21T18:06:27Z) - Over-the-Air Split Machine Learning in Wireless MIMO Networks [56.27831295707334]
スプリット機械学習(ML)では、ニューラルネットワーク(NN)の異なるパーティションが異なる計算ノードによって実行される。
通信負担を軽減するため、OAC(Over-the-air calculation)は通信と同時に計算の全てまたは一部を効率的に実装することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-07T15:39:11Z) - SlimFL: Federated Learning with Superposition Coding over Slimmable
Neural Networks [56.68149211499535]
フェデレートラーニング(FL)は、デバイスの分散コンピューティング機能を活用した効率的なコミュニケーションとコンピューティングのための重要な実現手段である。
本稿では、FLと幅調整可能なスリムブルニューラルネットワーク(SNN)を統合した新しい学習フレームワークを提案する。
局所モデル更新のためのグローバルモデル集約と重ね合わせ訓練(ST)に重ね合わせ符号化(SC)を併用した通信およびエネルギー効率の高いSNNベースFL(SlimFL)を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-26T15:06:13Z) - Training Feedback Spiking Neural Networks by Implicit Differentiation on
the Equilibrium State [66.2457134675891]
スパイキングニューラルネットワーク(英: Spiking Neural Network、SNN)は、ニューロモルフィックハードウェア上でエネルギー効率の高い実装を可能にする脳にインスパイアされたモデルである。
既存のほとんどの手法は、人工ニューラルネットワークのバックプロパゲーションフレームワークとフィードフォワードアーキテクチャを模倣している。
本稿では,フォワード計算の正逆性に依存しない新しいトレーニング手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-29T07:46:54Z) - Physics-informed Neural Network for Nonlinear Dynamics in Fiber Optics [10.335960060544904]
深層学習と物理を組み合わせる物理インフォームドニューラルネットワーク (PINN) について, 非線形シュリンガー方程式を解くために検討した。
PINNは、効果的な偏微分方程式解法であるだけでなく、光ファイバーにおける科学計算と自動モデリングの進歩にも期待できる技術である。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-01T12:19:32Z) - Learning to Solve the AC-OPF using Sensitivity-Informed Deep Neural
Networks [52.32646357164739]
最適な電力フロー(ACOPF)のソリューションを解決するために、ディープニューラルネットワーク(DNN)を提案します。
提案されたSIDNNは、幅広いOPFスキームと互換性がある。
他のLearning-to-OPFスキームとシームレスに統合できる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-27T00:45:23Z) - A Meta-Learning Approach to the Optimal Power Flow Problem Under
Topology Reconfigurations [69.73803123972297]
メタラーニング(MTL)アプローチを用いて訓練されたDNNベースのOPF予測器を提案する。
開発したOPF予測器はベンチマークIEEEバスシステムを用いてシミュレーションにより検証される。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-21T17:39:51Z) - On the eigenvector bias of Fourier feature networks: From regression to
solving multi-scale PDEs with physics-informed neural networks [0.0]
ニューラルネットワーク(PINN)は、目標関数を近似する場合には、高周波またはマルチスケールの特徴を示す。
マルチスケールなランダムな観測機能を備えた新しいアーキテクチャを構築し、そのような座標埋め込み層が堅牢で正確なPINNモデルにどのように結びつくかを正当化します。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-18T04:19:30Z)
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。