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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