Fugu-MT 論文翻訳(概要): Neural network based generation of 1-dimensional stochastic fields with turbulent velocity statistics

論文の概要: Neural network based generation of 1-dimensional stochastic fields with turbulent velocity statistics

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.11580v1
Date: Mon, 21 Nov 2022 15:32:19 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-22 22:46:15.615887
Title: Neural network based generation of 1-dimensional stochastic fields with turbulent velocity statistics
Title（参考訳）: 乱流速度統計を用いた1次元確率場のニューラルネットワークによる生成
Authors: Carlos Granero-Belinchon (ODYSSEY, IMT Atlantique - MEE, Lab-STICC_OSE)
Abstract要約: 本研究では,乱流速度統計量を持つ1次元場を生成する完全畳み込みニューラルネットワークモデルNN-Turbについて検討する。我々のモデルは、乱流データと決して接触せず、トレーニングのためにスケールを越えた構造関数の所望の統計的挙動のみを必要とする。
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 define and study a fully-convolutional neural network stochastic model, NN-Turb, which generates 1-dimensional fields with turbulent velocity statistics. Thus, the generated process satisfies the Kolmogorov 2/3 law for second order structure function. It also presents negative skewness across scales (i.e. Kolmogorov 4/5 law) and exhibits intermittency. Furthermore, our model is never in contact with turbulent data and only needs the desired statistical behavior of the structure functions across scales for training.
Abstract（参考訳）: 我々は,乱流速度統計量を持つ1次元場を生成する,完全畳み込みニューラルネットワーク確率モデルNN-Turbを定義し,研究する。したがって、生成過程は2階構造関数に対するコルモゴロフ 2/3 則を満たす。また、スケール(コルモゴロフ 4/5 法則)にまたがる負の傾きを示し、間欠性を示す。さらに,モデルが乱流データと接触することはないため,学習のためのスケールにまたがる構造関数の所望の統計挙動のみが必要となる。

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