論文の概要: Newton-Cotes Graph Neural Networks: On the Time Evolution of Dynamic Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.14642v2
• Date: Fri, 13 Oct 2023 07:55:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-17 01:34:35.776605
• Title: Newton-Cotes Graph Neural Networks: On the Time Evolution of Dynamic Systems
• Title（参考訳）: Newton-Cotes Graph Neural Networks: 動的システムの時間進化について
• Authors: Lingbing Guo, Weiqing Wang, Zhuo Chen, Ningyu Zhang, Zequn Sun, Yixuan Lai, Qiang Zhang, and Huajun Chen
• Abstract要約: 本稿では,ニュートン・コーツの公式を用いた速度推定に基づく積分の予測手法を提案する。 いくつかのベンチマークの実験は、最先端の手法と比較して、一貫性と顕著な改善を実証的に示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.50674348130157
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reasoning system dynamics is one of the most important analytical approaches for many scientific studies. With the initial state of a system as input, the recent graph neural networks (GNNs)-based methods are capable of predicting the future state distant in time with high accuracy. Although these methods have diverse designs in modeling the coordinates and interacting forces of the system, we show that they actually share a common paradigm that learns the integration of the velocity over the interval between the initial and terminal coordinates. However, their integrand is constant w.r.t. time. Inspired by this observation, we propose a new approach to predict the integration based on several velocity estimations with Newton-Cotes formulas and prove its effectiveness theoretically. Extensive experiments on several benchmarks empirically demonstrate consistent and significant improvement compared with the state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 推論システムダイナミクスは、多くの科学研究において最も重要な分析的アプローチの一つである。 システムの初期状態が入力となると、最近のグラフニューラルネットワーク(gnns)ベースの手法は、時間内に遠く離れた将来の状態を高精度に予測することができる。 これらの手法は座標とシステムの相互作用力のモデル化において多種多様であるが,初期座標と終端座標の間隔における速度の積分を学習する共通パラダイムを実際に共有していることを示す。 しかし、それらの積分は定数 w.r.t. 時間である。 この観察に触発されて,ニュートン・コート公式を用いた複数の速度推定に基づく統合予測法を提案し,理論的に有効性を証明する。 いくつかのベンチマークでの大規模な実験は、最先端の手法と比較して、一貫性と顕著な改善を実証的に示す。

関連論文リスト

• PhyMPGN: Physics-encoded Message Passing Graph Network for spatiotemporal PDE systems [31.006807854698376]
  我々は物理符号化されたメッセージパッシンググラフネットワーク(PhyMPGN)という新しいグラフ学習手法を提案する。 我々は,GNNを数値積分器に組み込んで,与えられたPDEシステムに対する時間的時間的ダイナミクスの時間的行進を近似する。 PhyMPGNは、粗い非構造メッシュ上での様々なタイプの時間的ダイナミクスを正確に予測することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-02T08:54:18Z)
• Equivariant Graph Neural Operator for Modeling 3D Dynamics [148.98826858078556]
  我々は,次のステップの予測ではなく,ダイナミックスを直接トラジェクトリとしてモデル化するために,Equivariant Graph Neural Operator (EGNO)を提案する。 EGNOは3次元力学の時間的進化を明示的に学習し、時間とともに関数として力学を定式化し、それを近似するためにニューラル演算子を学習する。 粒子シミュレーション、人間のモーションキャプチャー、分子動力学を含む複数の領域における総合的な実験は、既存の手法と比較して、EGNOの極めて優れた性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-19T21:50:32Z)
• Learning Neural Constitutive Laws From Motion Observations for Generalizable PDE Dynamics [97.38308257547186]
  多くのNNアプローチは、支配的PDEと物質モデルの両方を暗黙的にモデル化するエンドツーエンドモデルを学ぶ。 PDEの管理はよく知られており、学習よりも明示的に実施されるべきである、と私たちは主張する。 そこで我々は,ネットワークアーキテクチャを利用したニューラル構成則(Neural Constitutive Laws,NCLaw)と呼ばれる新しいフレームワークを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-27T17:42:24Z)
• GDBN: a Graph Neural Network Approach to Dynamic Bayesian Network [7.876789380671075]
  スパースDAGの学習を目的としたスコアに基づくグラフニューラルネットワーク手法を提案する。 グラフニューラルネットワークを用いた手法は,動的ベイジアンネットワーク推論を用いた他の最先端手法よりも優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-28T02:49:13Z)
• On Fast Simulation of Dynamical System with Neural Vector Enhanced Numerical Solver [59.13397937903832]
  ニューラルベクトル(NeurVec)と呼ばれる深層学習に基づく補正手法を提案する。 NeurVecは、統合エラーを補償し、シミュレーションでより大きなタイムステップサイズを可能にする。 様々な複雑な力学系ベンチマークの実験により、NeurVecは顕著な一般化能力を示すことが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-07T09:02:18Z)
• Learning effective dynamics from data-driven stochastic systems [2.4578723416255754]
  この研究は、低速力学系に対する効果的な力学の研究に費やされている。 遅い多様体を学習するために,Auto-SDEと呼ばれるニューラルネットワークを含む新しいアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-09T09:56:58Z)
• Neural Dynamical Systems: Balancing Structure and Flexibility in Physical Prediction [14.788494279754481]
  各種グレーボックス設定における動的モデルの学習方法であるNeural Dynamical Systems (NDS)を紹介する。 NDSはニューラルネットワークを使用してシステムの自由パラメータを推定し、残余項を予測し、将来状態を予測するために時間とともに数値的に統合する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-23T00:50:48Z)
• Liquid Time-constant Networks [117.57116214802504]
  本稿では,時間連続リカレントニューラルネットワークモデルについて紹介する。 暗黙の非線形性によって学習システムの力学を宣言する代わりに、線形一階力学系のネットワークを構築する。 これらのニューラルネットワークは安定かつ有界な振る舞いを示し、ニューラル常微分方程式の族の中で優れた表現性をもたらす。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-08T09:53:35Z)
• Variational Integrator Graph Networks for Learning Energy Conserving Dynamical Systems [1.2522889958051286]
  近年の進歩は、物理インフォームドプリエントに埋め込まれたニューラルネットワークが、学習においてバニラニューラルネットワークを著しく上回っていることを示している。 本稿では,エネルギー制約,高次変動,シンプレクティック変動,グラフニューラルネットワークを組み合わせることで,既存のアプローチの強みを統一する手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-28T17:42:47Z)
• Learning to Simulate Complex Physics with Graph Networks [68.43901833812448]
  本稿では,機械学習のフレームワークとモデルの実装について紹介する。 グラフネットワーク・ベース・シミュレータ(GNS)と呼ばれる我々のフレームワークは、グラフ内のノードとして表現された粒子で物理系の状態を表現し、学習されたメッセージパスによって動的を計算します。 我々のモデルは,訓練中に数千の粒子による1段階の予測から,異なる初期条件,数千の時間ステップ,少なくとも1桁以上の粒子をテスト時に一般化できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-21T16:44:28Z)

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。