論文の概要: Data-driven modeling of Landau damping by physics-informed neural networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.01021v3
• Date: Fri, 4 Aug 2023 14:34:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-07 16:30:35.023035
• Title: Data-driven modeling of Landau damping by physics-informed neural networks
• Title（参考訳）: 物理形ニューラルネットワークによるランドー減衰のデータ駆動モデリング
• Authors: Yilan Qin, Jiayu Ma, Mingle Jiang, Chuanfei Dong, Haiyang Fu, Liang Wang, Wenjie Cheng, and Yaqiu Jin
• Abstract要約: 機械学習を用いて,ニューラルネットワークに含まれる暗黙の流体閉鎖を伴う多モーメント流体モデルを構築した。 このモデルは、減衰速度を含む電場エネルギーの時間発展と、動力学シミュレーションからプラズマ力学を再現する。 この研究は、複雑なマルチスケール実験室、宇宙、天体物理学の問題にまで拡張可能な、大規模システムの正確かつ効率的なモデリングに光を当てている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.728411962159049
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Kinetic approaches are generally accurate in dealing with microscale plasma physics problems but are computationally expensive for large-scale or multiscale systems. One of the long-standing problems in plasma physics is the integration of kinetic physics into fluid models, which is often achieved through sophisticated analytical closure terms. In this paper, we successfully construct a multi-moment fluid model with an implicit fluid closure included in the neural network using machine learning. The multi-moment fluid model is trained with a small fraction of sparsely sampled data from kinetic simulations of Landau damping, using the physics-informed neural network (PINN) and the gradient-enhanced physics-informed neural network (gPINN). The multi-moment fluid model constructed using either PINN or gPINN reproduces the time evolution of the electric field energy, including its damping rate, and the plasma dynamics from the kinetic simulations. In addition, we introduce a variant of the gPINN architecture, namely, gPINN$p$ to capture the Landau damping process. Instead of including the gradients of all the equation residuals, gPINN$p$ only adds the gradient of the pressure equation residual as one additional constraint. Among the three approaches, the gPINN$p$-constructed multi-moment fluid model offers the most accurate results. This work sheds light on the accurate and efficient modeling of large-scale systems, which can be extended to complex multiscale laboratory, space, and astrophysical plasma physics problems.
• Abstract（参考訳）: 運動学的アプローチは一般にマイクロスケールプラズマ物理学の問題を扱うのに正確であるが、大規模システムやマルチスケールシステムでは計算コストがかかる。 プラズマ物理学における長年の問題の1つは、運動物理学を流体モデルに統合することである。 本稿では,機械学習を用いてニューラルネットワークに含まれる暗黙の流体閉鎖を伴うマルチモーメント流体モデルの構築に成功した。 マルチモーメント流体モデルは、物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)と勾配エンホールド物理インフォームドニューラルネットワーク(gPINN)を用いて、ランダウ減衰の運動シミュレーションから少量のサンプルデータを用いて訓練される。 PINNまたはgPINNを用いて構築した多モーメント流体モデルは、減衰速度を含む電場エネルギーの時間発展と、動力学シミュレーションからプラズマ力学を再現する。 さらに,GPINNアーキテクチャの変種であるgPINN$p$を導入し,ランドウ減衰過程を捉える。 すべての方程式残差の勾配を含める代わりに、gPINN$p$は圧力方程式残差の勾配を1つの制約として加えるだけである。 3つのアプローチのうち、gPINN$p$構成マルチモーメント流体モデルが最も正確な結果を提供する。 この研究は、複雑なマルチスケール実験室、宇宙、天体物理学の問題にまで拡張できる大規模システムの正確かつ効率的なモデリングに光を当てている。

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