Fugu-MT 論文翻訳(概要): Deep learning for Lagrangian drift simulation at the sea surface

論文の概要: Deep learning for Lagrangian drift simulation at the sea surface

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.09818v1
Date: Thu, 17 Nov 2022 14:41:11 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-21 14:24:21.738058
Title: Deep learning for Lagrangian drift simulation at the sea surface
Title（参考訳）: 海面におけるラグランジュドリフトシミュレーションのための深層学習
Authors: Daria Botvynko (Lab-STICC\_OSE, IMT Atlantique - MEE, ENIB), Carlos Granero-Belinchon, Simon Van Gennip, Abdesslam Benzinou (ENIB), Ronan Fablet
Abstract要約: 我々は、ラグランジアン力学のユーレリア・フォッカー・プランク表現にインスパイアされた、DriftNetと呼ばれる新しいアーキテクチャを導入する。ドリフトネットの完全な畳み込みの性質から、モデル由来の速度を実際のドリフト軌道で診断する方法を探る。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.691925709249742
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We address Lagrangian drift simulation in geophysical dynamics and explore deep learning approaches to overcome known limitations of state-of-the-art model-based and Markovian approaches in terms of computational complexity and error propagation. We introduce a novel architecture, referred to as DriftNet, inspired from the Eulerian Fokker-Planck representation of Lagrangian dynamics. Numerical experiments for Lagrangian drift simulation at the sea surface demonstrates the relevance of DriftNet w.r.t. state-of-the-art schemes. Benefiting from the fully-convolutional nature of Drift-Net, we explore through a neural inversion how to diagnose modelderived velocities w.r.t. real drifter trajectories.
Abstract（参考訳）: 我々は,物理力学におけるラグランジアンドリフトシミュレーションを取り上げ,計算複雑性と誤差伝播の観点から最先端モデルに基づくマルコフ的アプローチの既知の限界を克服する深層学習手法を探求する。我々は,ラグランジュ力学のeulerian fokker-planck表現に触発された新しいドリフトネットと呼ばれるアーキテクチャを紹介する。海面でのラグランジアンドリフトシミュレーションの数値実験は、ドリフトネットw.r.t.の最先端スキームの関連性を示している。ドリフトネットの完全畳み込みの性質から,モデル由来の速度w.r.t.実ドリフトラー軌跡の診断法をニューラルインバージョンで検討した。

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