論文の概要: Towards Complex Dynamic Physics System Simulation with Graph Neural ODEs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.12334v4
• Date: Fri, 30 Jun 2023 00:16:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-03 15:02:42.525844
• Title: Towards Complex Dynamic Physics System Simulation with Graph Neural ODEs
• Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークによる複雑な物理系シミュレーションに向けて
• Authors: Guangsi Shi, Daokun Zhang, Ming Jin, Shirui Pan and Philip S. Yu
• Abstract要約: 本稿では,粒子系の空間的および時間的依存性を特徴付ける新しい学習ベースシミュレーションモデルを提案する。 我々は,GNSTODEのシミュレーション性能を,重力とクーロンの2つの実世界の粒子系上で実証的に評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 75.7104463046767
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The great learning ability of deep learning models facilitates us to comprehend the real physical world, making learning to simulate complicated particle systems a promising endeavour. However, the complex laws of the physical world pose significant challenges to the learning based simulations, such as the varying spatial dependencies between interacting particles and varying temporal dependencies between particle system states in different time stamps, which dominate particles' interacting behaviour and the physical systems' evolution patterns. Existing learning based simulation methods fail to fully account for the complexities, making them unable to yield satisfactory simulations. To better comprehend the complex physical laws, this paper proposes a novel learning based simulation model- Graph Networks with Spatial-Temporal neural Ordinary Equations (GNSTODE)- that characterizes the varying spatial and temporal dependencies in particle systems using a united end-to-end framework. Through training with real-world particle-particle interaction observations, GNSTODE is able to simulate any possible particle systems with high precisions. We empirically evaluate GNSTODE's simulation performance on two real-world particle systems, Gravity and Coulomb, with varying levels of spatial and temporal dependencies. The results show that the proposed GNSTODE yields significantly better simulations than state-of-the-art learning based simulation methods, which proves that GNSTODE can serve as an effective solution to particle simulations in real-world application.
• Abstract（参考訳）: 深層学習モデルの優れた学習能力により,実世界の理解が容易になり,複雑な粒子系をシミュレートすることが期待できる。 しかし、物理世界の複雑な法則は、相互作用する粒子間の空間依存性の変化や、粒子の相互作用行動や物理系の進化パターンを支配する異なるタイムスタンプにおける粒子系状態間の時間依存性など、学習に基づくシミュレーションに重大な課題をもたらす。 既存の学習に基づくシミュレーション手法では、複雑度を完全に説明できないため、十分なシミュレーションが得られない。 複雑な物理法則をよりよく理解するために,一貫したエンド・ツー・エンド・フレームワークを用いて粒子系の空間的・時間的依存性を特徴付ける新しい学習ベースシミュレーションモデルGNSTODE(Spatial-Temporal Neural Ordinary Equations)を提案する。 GNSTODEは実世界の粒子-粒子相互作用観測のトレーニングを通じて、高い精度で任意の粒子系をシミュレートすることができる。 我々はGNSTODEの2つの実世界の粒子系(重力とクーロン)におけるシミュレーション性能を、空間的および時間的依存の異なるレベルで実験的に評価した。 その結果,提案したGNSTODEは最先端の学習ベースシミュレーション法よりもはるかに優れたシミュレーションが得られ,GNSTODEが実世界の粒子シミュレーションに有効であることを示す。

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