Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Learned Born Series for Highly-Scattering Media

論文の概要: A Learned Born Series for Highly-Scattering Media

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.04948v1
Date: Fri, 9 Dec 2022 16:00:09 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-12 16:23:11.485279
Title: A Learned Born Series for Highly-Scattering Media
Title（参考訳）: 高速散乱メディアのための学習型ボーンシリーズ
Authors: Antonio Stanziola, Simon Arridge, Ben T. Cox, Bradley E. Treeby
Abstract要約: 学習されたボルン級数(LBS)は収束したボルン級数に由来するが、その成分は訓練によって見つかる。 LBS は同数の反復に対して収束ボルン級数よりもかなり正確であることが示されている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.570954641728726
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: A new method for solving the wave equation is presented, called the learned Born series (LBS), which is derived from a convergent Born Series but its components are found through training. The LBS is shown to be significantly more accurate than the convergent Born series for the same number of iterations, in the presence of high contrast scatterers, while maintaining a comparable computational complexity. The LBS is able to generate a reasonable prediction of the global pressure field with a small number of iterations, and the errors decrease with the number of learned iterations.
Abstract（参考訳）: 波動方程式の解法として、収束ボルン級数から導かれる学習ボルン級数(英語版)(lbs)と呼ばれる新しい方法が提示されるが、その成分は訓練によって見出される。 lbsは計算の複雑さを保ちつつ、高コントラスト散乱の存在下で同じ数の反復で収束するボルン級数よりもかなり正確であることが示されている。 LBSは、少数のイテレーションで大域的な圧力場の合理的な予測を生成でき、学習されたイテレーションの数によってエラーは減少する。

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