論文の概要: Certified data-driven physics-informed greedy auto-encoder simulator

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.13698v1
• Date: Thu, 24 Nov 2022 16:22:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-28 18:50:17.035738
• Title: Certified data-driven physics-informed greedy auto-encoder simulator
• Title（参考訳）: データ駆動型物理インフォームドグリーディオートエンコーダシミュレータ
• Authors: Xiaolong He, Youngsoo Choi, William D. Fries, Jonathan L. Belof, Jiun-Shyan Chen
• Abstract要約: 自己エンコーダと動的識別モデルを対話的にトレーニングし、本質的で単純な潜在空間のダイナミクスを発見する。 物理インフォームドエラーインジケータと統合された適応型グリーディサンプリングアルゴリズムを導入し,フライ時の最適なトレーニングサンプルを探索する。 数値計算の結果,提案手法は放射差対流および2次元バーガース力学問題に対して1～5%の相対誤差でパラメトリック121～2,658倍の高速化を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5249805590164902
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A parametric adaptive greedy Latent Space Dynamics Identification (gLaSDI) framework is developed for accurate, efficient, and certified data-driven physics-informed greedy auto-encoder simulators of high-dimensional nonlinear dynamical systems. In the proposed framework, an auto-encoder and dynamics identification models are trained interactively to discover intrinsic and simple latent-space dynamics. To effectively explore the parameter space for optimal model performance, an adaptive greedy sampling algorithm integrated with a physics-informed error indicator is introduced to search for optimal training samples on the fly, outperforming the conventional predefined uniform sampling. Further, an efficient k-nearest neighbor convex interpolation scheme is employed to exploit local latent-space dynamics for improved predictability. Numerical results demonstrate that the proposed method achieves 121 to 2,658x speed-up with 1 to 5% relative errors for radial advection and 2D Burgers dynamical problems.
• Abstract（参考訳）: 高次元非線形力学系のデータ駆動型物理インフォームドグレディ自動エンコーダシミュレータにおいて,パラメータ適応型グレディ遅延宇宙ダイナミクス同定(gLaSDI)フレームワークを開発した。 提案手法では,自動エンコーダとダイナミクス同定モデルを対話的に訓練し,内在的で単純な潜在空間ダイナミクスを探索する。 最適モデル性能のためのパラメータ空間を効果的に探索するために,物理インフォームドエラーインジケータと統合された適応型グリーディサンプリングアルゴリズムを導入し,ハエの最適なトレーニングサンプルを探索し,従来の一様サンプリングよりも優れていた。 さらに, 局所潜在空間力学を有効利用し, 予測可能性の向上を図るため, 効率的なk-アレスト近傍凸補間法を用いる。 数値計算の結果,提案手法は1～5%の相対誤差で111～2,658倍の高速化を実現している。

関連論文リスト

• Fine-Tuning Hybrid Physics-Informed Neural Networks for Vehicle Dynamics Model Estimation [2.432448600920501]
  本稿では、教師付きおよび教師なしの物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)を統合したFTHD法を提案する。 FTHDは、より小さなトレーニングデータセットを使用して、事前トレーニングされたDeep Dynamics Model(DDM)を微調整する。 拡張カルマンフィルタ(EKF)はFTHD内に埋め込まれ、ノイズの多い実世界のデータを効果的に管理し、正確な騒音を確実にする。 その結果, パラメータ推定精度は従来のモデルより大幅に向上し, 既存のモデルよりも優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-29T10:33:07Z)
• KFD-NeRF: Rethinking Dynamic NeRF with Kalman Filter [49.85369344101118]
  KFD-NeRFは,Kalmanフィルタに基づく効率的かつ高品質な運動再構成フレームワークと統合された,新しい動的ニューラル放射場である。 我々のキーとなる考え方は、動的放射場を、観測と予測という2つの知識源に基づいて時間的に異なる状態が推定される動的システムとしてモデル化することである。 我々のKFD-NeRFは、同等の計算時間と最先端の視線合成性能で、徹底的な訓練を施した類似または優れた性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-18T05:48:24Z)
• Event-Aided Time-to-Collision Estimation for Autonomous Driving [28.13397992839372]
  ニューロモルフィックなイベントベースカメラを用いて衝突時刻を推定する新しい手法を提案する。 提案アルゴリズムは, 事象データに適合する幾何モデルに対して, 効率的かつ高精度な2段階のアプローチで構成する。 合成データと実データの両方の実験により,提案手法の有効性が示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-10T02:37:36Z)
• Physics-informed active learning with simultaneous weak-form latent space dynamics identification [0.2999888908665658]
  非線形力学(WENDy)の弱形式推定をgLaに導入する。 オートエンコーダとWENDyは同時に訓練され、高次元データの潜時空間のダイナミクスを発見する。 WgLa は gLa よりも桁違いに優れ,相対誤差は 1-7% である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-29T06:52:59Z)
• Learning Controllable Adaptive Simulation for Multi-resolution Physics [86.8993558124143]
  完全深層学習に基づくサロゲートモデルとして,LAMP(Learning Controllable Adaptive Simulation for Multi- resolution Physics)を導入した。 LAMPは、前方進化を学習するためのグラフニューラルネットワーク(GNN)と、空間的洗練と粗大化のポリシーを学ぶためのGNNベースのアクター批判で構成されている。 我々は,LAMPが最先端のディープラーニングサロゲートモデルより優れており,長期予測誤差を改善するために,適応的なトレードオフ計算が可能であることを実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-01T23:20:27Z)
• Capturing dynamical correlations using implicit neural representations [85.66456606776552]
  実験データから未知のパラメータを復元するために、モデルハミルトンのシミュレーションデータを模倣するために訓練されたニューラルネットワークと自動微分を組み合わせた人工知能フレームワークを開発する。 そこで本研究では, 実時間から多次元散乱データに適用可能な微分可能なモデルを1回だけ構築し, 訓練する能力について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-08T07:55:36Z)
• Physics-informed machine learning with differentiable programming for heterogeneous underground reservoir pressure management [64.17887333976593]
  地下貯水池の過圧化を避けることは、CO2の沈殿や排水の注入といった用途に欠かせない。 地中における複雑な不均一性のため, 噴射・抽出制御による圧力管理は困難である。 過圧化防止のための流体抽出速度を決定するために、フル物理モデルと機械学習を用いた微分可能プログラミングを用いる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-21T20:38:13Z)
• gLaSDI: Parametric Physics-informed Greedy Latent Space Dynamics Identification [0.5249805590164902]
  物理インフォームド・グレディ・ラテント・スペース・ダイナミクス同定法(gLa)を提案する。 インタラクティブなトレーニングアルゴリズムがオートエンコーダとローカルDIモデルに採用され、単純な潜在空間のダイナミクスを識別できる。 提案手法の有効性は, 様々な非線形力学問題をモデル化することによって実証される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-26T00:15:46Z)
• Gradient-Based Trajectory Optimization With Learned Dynamics [80.41791191022139]
  データからシステムの微分可能なダイナミクスモデルを学習するために、機械学習技術を使用します。 ニューラルネットワークは、大規模な時間的地平線に対して、非常に非線形な振る舞いを正確にモデル化できることが示される。 ハードウェア実験において、学習したモデルがSpotとRadio- controlled (RC)の両方の複雑な力学を表現できることを実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-09T22:07:34Z)
• Adaptive Anomaly Detection for Internet of Things in Hierarchical Edge Computing: A Contextual-Bandit Approach [81.5261621619557]
  階層エッジコンピューティング(HEC)を用いた適応型異常検出手法を提案する。 まず,複雑性を増した複数のDNNモデルを構築し,それぞれを対応するHEC層に関連付ける。 そこで我々は、文脈帯域問題として定式化され、強化学習ポリシーネットワークを用いて解決される適応モデル選択スキームを設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-09T08:45:47Z)
• Incorporating Kinematic Wave Theory into a Deep Learning Method for High-Resolution Traffic Speed Estimation [3.0969191504482243]
  本研究では, 波動に基づく深部畳み込みニューラルネットワーク(Deep CNN)を提案し, スパースプローブ車両軌道から高分解能交通速度のダイナミクスを推定する。 我々は,既存の学習に基づく推定手法の堅牢性を改善するために,運動波理論の原理を取り入れるための2つの重要なアプローチを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-04T21:51:25Z)

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。