論文の概要: Quantum physics-informed neural networks for simulating computational
fluid dynamics in complex shapes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.11247v1
- Date: Fri, 21 Apr 2023 20:49:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-25 19:34:09.485660
- Title: Quantum physics-informed neural networks for simulating computational
fluid dynamics in complex shapes
- Title（参考訳）: 複雑形状の計算流体力学シミュレーションのための量子物理学インフォームニューラルネットワーク
- Authors: Alexandr Sedykh, Maninadh Podapaka, Asel Sagingalieva, Nikita
Smertyak, Karan Pinto, Markus Pflitsch, Alexey Melnikov
- Abstract要約: 本稿では3次元Y字ミキサー内の層流をシミュレートするハイブリッド量子物理学インフォームドニューラルネットワークを提案する。
我々のアプローチは、量子モデルの表現力とPINNの柔軟性を組み合わせることで、純粋に古典的なニューラルネットワークに比べて21%高い精度を実現している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.77024349608834
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Finding the distribution of the velocities and pressures of a fluid (by
solving the Navier-Stokes equations) is a principal task in the chemical,
energy, and pharmaceutical industries, as well as in mechanical engineering and
the design of pipeline systems. With existing solvers, such as OpenFOAM and
Ansys, simulations of fluid dynamics in intricate geometries are
computationally expensive and require re-simulation whenever the geometric
parameters or the initial and boundary conditions are altered. Physics-informed
neural networks (PINNs) are a promising tool for simulating fluid flows in
complex geometries, as they can adapt to changes in the geometry and mesh
definitions, allowing for generalization across different shapes. We present a
hybrid quantum physics-informed neural network that simulates laminar fluid
flows in 3D Y-shaped mixers. Our approach combines the expressive power of a
quantum model with the flexibility of a PINN, resulting in a 21% higher
accuracy compared to a purely classical neural network. Our findings highlight
the potential of machine learning approaches, and in particular quantum PINNs,
for complex shape optimization tasks in computational fluid dynamics. By
improving the accuracy of fluid simulations in complex geometries, our research
using quantum PINNs contributes to the development of more efficient and
reliable fluid dynamics solvers.
- Abstract（参考訳）: 流体の速度と圧力の分布(ナビエ・ストークス方程式の解法によって)を見つけることは、化学、エネルギー、薬品産業、機械工学、パイプラインシステムの設計において主要な仕事である。
OpenFOAMやAnsysのような既存の解法では、複雑な測地における流体力学のシミュレーションは計算コストが高く、幾何学的パラメータや初期条件や境界条件が変更されるたびに再シミュレーションが必要となる。
物理学に変形したニューラルネットワーク(pinns)は、幾何学やメッシュの定義の変化に適応できるため、複雑な幾何学における流体の流れをシミュレートする有望なツールである。
本稿では3次元Y字ミキサー内の層流をシミュレーションするハイブリッド量子物理学インフォームドニューラルネットワークを提案する。
提案手法では,量子モデルの表現力とピンの柔軟性を組み合わせることで,従来のニューラルネットワークに比べて21%高い精度を実現する。
計算流体力学における複雑な形状最適化タスクのための機械学習アプローチ,特に量子PINNの可能性を明らかにする。
複素測地における流体シミュレーションの精度を向上させることにより、量子PINNを用いた研究はより効率的で信頼性の高い流体力学解法の開発に寄与する。
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