Fugu-MT 論文翻訳(概要): {\Pi}-ML: A dimensional analysis-based machine learning parameterization of optical turbulence in the atmospheric surface layer

論文の概要: {\Pi}-ML: A dimensional analysis-based machine learning parameterization of optical turbulence in the atmospheric surface layer

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.12177v2
Date: Thu, 10 Aug 2023 07:59:33 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-08-11 15:56:12.228737
Title: {\Pi}-ML: A dimensional analysis-based machine learning parameterization of optical turbulence in the atmospheric surface layer
Title（参考訳）: {\Pi}-ML:大気表面層における光乱流の次元解析に基づく機械学習パラメータ化
Authors: Maximilian Pierzyna and Rudolf Saathof and Sukanta Basu
Abstract要約: いわゆる光乱流と呼ばれる大気屈折率の乱流変動は、レーザービームを著しく歪ませることができる。本稿では,次元解析と勾配向上に基づく物理インフォームド・機械学習(ML)手法である$Pi$-MLを提案し,C_n2$を推定する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: Turbulent fluctuations of the atmospheric refraction index, so-called optical turbulence, can significantly distort propagating laser beams. Therefore, modeling the strength of these fluctuations ($C_n^2$) is highly relevant for the successful development and deployment of future free-space optical communication links. In this letter, we propose a physics-informed machine learning (ML) methodology, $\Pi$-ML, based on dimensional analysis and gradient boosting to estimate $C_n^2$. Through a systematic feature importance analysis, we identify the normalized variance of potential temperature as the dominating feature for predicting $C_n^2$. For statistical robustness, we train an ensemble of models which yields high performance on the out-of-sample data of $R^2=0.958\pm0.001$.
Abstract（参考訳）: いわゆる光乱流と呼ばれる大気屈折率の乱流変動は、レーザービームを著しく歪ませることができる。したがって、これらのゆらぎ(c_n^2$)の強さのモデル化は、将来の自由空間光通信リンクの開発と展開の成功に非常に関係している。本稿では,次元解析と勾配向上に基づく物理インフォームド・機械学習(ML)手法である$\Pi$-MLを提案し,C_n^2$を推定する。系統的特徴重要度分析により,C_n^2$を予測するための支配的特徴として,ポテンシャル温度の正規化分散を同定した。統計ロバスト性については,r^2=0.958\pm0.001$のサンプルデータに対して高いパフォーマンスをもたらすモデルのアンサンブルを訓練する。

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