論文の概要: Evolve Smoothly, Fit Consistently: Learning Smooth Latent Dynamics For Advection-Dominated Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.10391v2
• Date: Thu, 26 Jan 2023 01:32:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-27 15:24:57.318475
• Title: Evolve Smoothly, Fit Consistently: Learning Smooth Latent Dynamics For Advection-Dominated Systems
• Title（参考訳）: 順調に進化し、一貫して適合する: アドベクション支配系に対する滑らかな潜時ダイナミクスの学習
• Authors: Zhong Yi Wan, Leonardo Zepeda-N\'u\~nez, Anudhyan Boral and Fei Sha
• Abstract要約: 複雑な物理系のサロゲートモデルを学ぶための,データ駆動・時空連続フレームワークを提案する。 ネットワークの表現力と特別に設計された整合性誘導正規化を利用して,低次元かつ滑らかな潜在軌道を得る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.553972457854517
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a data-driven, space-time continuous framework to learn surrogatemodels for complex physical systems described by advection-dominated partialdifferential equations. Those systems have slow-decaying Kolmogorovn-widththat hinders standard methods, including reduced order modeling, from producinghigh-fidelity simulations at low cost. In this work, we construct hypernetwork-based latent dynamical models directly on the parameter space of a compactrepresentation network. We leverage the expressive power of the network and aspecially designed consistency-inducing regularization to obtain latent trajectoriesthat are both low-dimensional and smooth. These properties render our surrogatemodels highly efficient at inference time. We show the efficacy of our frameworkby learning models that generate accurate multi-step rollout predictions at muchfaster inference speed compared to competitors, for several challenging examples.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,複雑な物理系のサーロゲートモデルを学ぶためのデータ駆動,時空連続フレームワークを提案する。 これらのシステムはKolmogorovn-widthを遅く分解し、低次モデリングを含む標準的な手法を低コストで高忠実度シミュレーションから妨げている。 本研究では,コンパクト表現ネットワークのパラメータ空間上にハイパーネットワークに基づく潜在力学モデルを構築する。 ネットワークの表現力と特別に設計された整合性誘導正規化を利用して,低次元かつ滑らかな潜在軌道を得る。 これらのプロパティにより、推論時にsurrogateモデルが非常に効率的になります。 提案手法は,複数ステップの正確なロールアウト予測を,より高速な推論速度で生成するフレームワークバイ学習モデルの有効性を示す。

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