論文の概要: On the Relationships between Graph Neural Networks for the Simulation of
Physical Systems and Classical Numerical Methods
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.00146v1
- Date: Fri, 31 Mar 2023 21:51:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-04 19:41:34.608480
- Title: On the Relationships between Graph Neural Networks for the Simulation of
Physical Systems and Classical Numerical Methods
- Title（参考訳）: 物理系のシミュレーションにおけるグラフニューラルネットワークと古典的数値法の関係について
- Authors: Artur P. Toshev, Ludger Paehler, Andrea Panizza and Nikolaus A. Adams
- Abstract要約: 物理システムのモデリングにおける機械学習手法の最近の発展は、計算科学における数値的手法の過去の発展を反映し始めている。
現状の機械学習手法にはまだ適用されていないシミュレーション手法の概要を述べる。
我々は、科学のための機械学習モデルをより効率的にするためのこれらのアプローチの可能性について、展望を提示して結論付ける。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recent developments in Machine Learning approaches for modelling physical
systems have begun to mirror the past development of numerical methods in the
computational sciences. In this survey, we begin by providing an example of
this with the parallels between the development trajectories of graph neural
network acceleration for physical simulations and particle-based approaches. We
then give an overview of simulation approaches, which have not yet found their
way into state-of-the-art Machine Learning methods and hold the potential to
make Machine Learning approaches more accurate and more efficient. We conclude
by presenting an outlook on the potential of these approaches for making
Machine Learning models for science more efficient.
- Abstract（参考訳）: 物理システムのモデリングにおける機械学習手法の最近の発展は、計算科学における数値的手法の過去の発展を反映し始めている。
本稿では,物理シミュレーションのためのグラフニューラルネットワーク・アクセラレーションの開発トラジェクタと粒子ベースアプローチとの並列性を用いて,その例を示す。
そして、現在最先端の機械学習手法への道がまだ見つかっていないシミュレーションアプローチの概要を説明し、機械学習アプローチをより正確かつ効率的にする可能性を秘めている。
結論として,これらのアプローチが理科の機械学習モデルをより効率的にするための可能性について概観する。
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