論文の概要: Capturing dynamical correlations using implicit neural representations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.03949v1
- Date: Sat, 8 Apr 2023 07:55:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-11 18:42:42.684043
- Title: Capturing dynamical correlations using implicit neural representations
- Title(参考訳): 暗黙的神経表現を用いた動的相関のキャプチャ
- Authors: Sathya Chitturi, Zhurun Ji, Alexander Petsch, Cheng Peng, Zhantao
Chen, Rajan Plumley, Mike Dunne, Sougata Mardanya, Sugata Chowdhury, Hongwei
Chen, Arun Bansil, Adrian Feiguin, Alexander Kolesnikov, Dharmalingam
Prabhakaran, Stephen Hayden, Daniel Ratner, Chunjing Jia, Youssef Nashed,
Joshua Turner
- Abstract要約: 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。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 85.66456606776552
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The observation and description of collective excitations in solids is a
fundamental issue when seeking to understand the physics of a many-body system.
Analysis of these excitations is usually carried out by measuring the dynamical
structure factor, S(Q, $\omega$), with inelastic neutron or x-ray scattering
techniques and comparing this against a calculated dynamical model. Here, we
develop an artificial intelligence framework which combines a neural network
trained to mimic simulated data from a model Hamiltonian with automatic
differentiation to recover unknown parameters from experimental data. We
benchmark this approach on a Linear Spin Wave Theory (LSWT) simulator and
advanced inelastic neutron scattering data from the square-lattice spin-1
antiferromagnet La$_2$NiO$_4$. We find that the model predicts the unknown
parameters with excellent agreement relative to analytical fitting. In doing
so, we illustrate the ability to build and train a differentiable model only
once, which then can be applied in real-time to multi-dimensional scattering
data, without the need for human-guided peak finding and fitting algorithms.
This prototypical approach promises a new technology for this field to
automatically detect and refine more advanced models for ordered quantum
systems.
- Abstract(参考訳): 固体における集団励起の観察と説明は、多体系の物理を理解する上での基本的な問題である。
これらの励起の解析は通常、非弾性中性子またはX線散乱技術を用いて動的構造因子S(Q, $\omega$)を測定し、これを計算された力学モデルと比較することによって行われる。
そこで我々は,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ニューラルネットワークと,未知のパラメータを実験データから復元する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した。
我々はこの手法を線形スピン波理論(lswt)シミュレータと2乗格子スピン-1反強磁性体la$_2$nio$_4$の非弾性散乱データを用いて評価する。
モデルは解析的適合性に優れた一致で未知のパラメータを予測できることがわかった。
そこで本研究では,実時間から多次元の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。
この原型的アプローチは、この分野の新しい技術が順序量子系のより高度なモデルを自動的に検出し、洗練することを約束する。
関連論文リスト
- Inferring stochastic low-rank recurrent neural networks from neural data [5.179844449042386]
計算神経科学における中心的な目的は、大きなニューロンの活動と基礎となる力学系を関連付けることである。
低ランクリカレントニューラルネットワーク(RNN)は、トラクタブルダイナミクスを持つことによって、そのような解釈可能性を示す。
そこで本研究では,低ランクRNNをモンテカルロ変分法に適合させる手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-24T15:57:49Z) - Discovering Interpretable Physical Models using Symbolic Regression and
Discrete Exterior Calculus [55.2480439325792]
本稿では,記号回帰(SR)と離散指数計算(DEC)を組み合わせて物理モデルの自動発見を行うフレームワークを提案する。
DECは、SRの物理問題への最先端の応用を越えている、場の理論の離散的な類似に対して、ビルディングブロックを提供する。
実験データから連続体物理の3つのモデルを再発見し,本手法の有効性を実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-10T13:23:05Z) - HyperSINDy: Deep Generative Modeling of Nonlinear Stochastic Governing
Equations [5.279268784803583]
本稿では,データからのスパース制御方程式の深部生成モデルを用いた動的モデリングフレームワークHyperSINDyを紹介する。
一度訓練すると、HyperSINDyは、係数が白色雑音によって駆動される微分方程式を介して力学を生成する。
実験では、HyperSINDyはデータと一致するように学習度をスケーリングすることで、基底的真理支配方程式を復元する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-07T14:41:59Z) - Mixed Effects Neural ODE: A Variational Approximation for Analyzing the
Dynamics of Panel Data [50.23363975709122]
パネルデータ解析に(固定・ランダムな)混合効果を取り入れたME-NODEという確率モデルを提案する。
我々は、Wong-Zakai定理によって提供されるSDEの滑らかな近似を用いて、我々のモデルを導出できることを示す。
次に、ME-NODEのためのエビデンスに基づく下界を導出し、(効率的な)トレーニングアルゴリズムを開発する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-18T22:41:51Z) - Learning continuous models for continuous physics [94.42705784823997]
本研究では,科学技術応用のための機械学習モデルを検証する数値解析理論に基づくテストを開発する。
本研究は,従来のMLトレーニング/テスト手法と一体化して,科学・工学分野におけるモデルの検証を行う方法である。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-17T07:56:46Z) - Inverting brain grey matter models with likelihood-free inference: a
tool for trustable cytoarchitecture measurements [62.997667081978825]
脳の灰白質細胞構造の特徴は、体密度と体積に定量的に敏感であり、dMRIでは未解決の課題である。
我々は新しいフォワードモデル、特に新しい方程式系を提案し、比較的スパースなb殻を必要とする。
次に,提案手法を逆転させるため,確率自由推論 (LFI) として知られるベイズ解析から最新のツールを適用した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-15T09:08:27Z) - Uncertainty quantification in a mechanical submodel driven by a
Wasserstein-GAN [0.0]
本稿では,機械学習やデータ駆動手法における非線形手法の利用が重要であることを示す。
このような応用にはGAN(Generative Adversarial Networks)が適しており、Wasserstein-GANには勾配ペナルティのバリエーションがある。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-26T13:18:06Z) - Extracting Governing Laws from Sample Path Data of Non-Gaussian
Stochastic Dynamical Systems [4.527698247742305]
我々は、利用可能なデータから非ガウスL'evy雑音の方程式を推定し、動的挙動を合理的に予測する。
理論的枠組みを確立し、非対称なL'evyジャンプ測度、ドリフト、拡散を計算する数値アルゴリズムを設計する。
この方法は、利用可能なデータセットから規制法則を発見し、複雑なランダム現象のメカニズムを理解するのに有効なツールとなる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-21T14:50:36Z) - Using Data Assimilation to Train a Hybrid Forecast System that Combines
Machine-Learning and Knowledge-Based Components [52.77024349608834]
利用可能なデータがノイズの多い部分測定の場合,カオスダイナミクスシステムのデータ支援予測の問題を検討する。
動的システムの状態の部分的測定を用いることで、不完全な知識ベースモデルによる予測を改善するために機械学習モデルを訓練できることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-15T19:56:48Z) - Combining data assimilation and machine learning to emulate a dynamical
model from sparse and noisy observations: a case study with the Lorenz 96
model [0.0]
この方法は、アンサンブルカルマンフィルタとニューラルネットワークを反復的にデータ同化ステップで適用することで構成される。
データ同化は、代理モデルとスパースデータとを最適に組み合わせるために用いられる。
出力分析は空間的に完全であり、サロゲートモデルを更新するためのニューラルネットワークによるトレーニングセットとして使用される。
カオス的な40変数Lorenz 96モデルを用いて数値実験を行い、提案手法の収束と統計的スキルの両立を証明した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-06T12:26:52Z)
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。