論文の概要: Debias Coarsely, Sample Conditionally: Statistical Downscaling through
Optimal Transport and Probabilistic Diffusion Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.15618v2
- Date: Mon, 30 Oct 2023 21:41:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-02 02:31:07.743062
- Title: Debias Coarsely, Sample Conditionally: Statistical Downscaling through
Optimal Transport and Probabilistic Diffusion Models
- Title（参考訳）: Debias Coarsely, Sample Conditionally: Statistical Downscaling through Optimal Transport and Probabilistic Diffusion Models
- Authors: Zhong Yi Wan, Ricardo Baptista, Yi-fan Chen, John Anderson, Anudhyan
Boral, Fei Sha, Leonardo Zepeda-N\'u\~nez
- Abstract要約: 非ペアデータを用いた統計的ダウンスケーリングのための2段階確率的フレームワークを提案する。
本研究では, 1次元および2次元流体問題に対する提案手法の有用性を実証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.623456909553786
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We introduce a two-stage probabilistic framework for statistical downscaling
using unpaired data. Statistical downscaling seeks a probabilistic map to
transform low-resolution data from a biased coarse-grained numerical scheme to
high-resolution data that is consistent with a high-fidelity scheme. Our
framework tackles the problem by composing two transformations: (i) a debiasing
step via an optimal transport map, and (ii) an upsampling step achieved by a
probabilistic diffusion model with a posteriori conditional sampling. This
approach characterizes a conditional distribution without needing paired data,
and faithfully recovers relevant physical statistics from biased samples. We
demonstrate the utility of the proposed approach on one- and two-dimensional
fluid flow problems, which are representative of the core difficulties present
in numerical simulations of weather and climate. Our method produces realistic
high-resolution outputs from low-resolution inputs, by upsampling resolutions
of 8x and 16x. Moreover, our procedure correctly matches the statistics of
physical quantities, even when the low-frequency content of the inputs and
outputs do not match, a crucial but difficult-to-satisfy assumption needed by
current state-of-the-art alternatives. Code for this work is available at:
https://github.com/google-research/swirl-dynamics/tree/main/swirl_dynamics/projects/probabilistic_di ffusion.
- Abstract（参考訳）: 非ペアデータを用いた統計的ダウンスケーリングのための2段階確率的フレームワークを提案する。
統計的ダウンスケーリングは、低分解能データを偏りの粗い数値スキームから高忠実度スキームに整合した高分解能データに変換する確率写像を求める。
私たちのフレームワークは、2つのトランスフォーメーションを構成することによってこの問題に取り組みます。
(i)最適な輸送地図による偏りの段階、及び
(ii)後方条件サンプリングを用いた確率拡散モデルによって達成されるアップサンプリングステップ。
このアプローチは、ペアデータを必要としない条件分布を特徴付け、バイアスサンプルから関連する物理統計を忠実に復元する。
本研究では, 気象・気候の数値シミュレーションにおける中核的な問題である1次元および2次元流体流問題に対する提案手法の有用性を実証する。
提案手法は,8倍,16倍の解像度をアップサンプリングすることで,低解像度入力からリアルな高解像度出力を生成する。
さらに,本手法は,入力と出力の低周波内容が一致しない場合でも,物理量の統計値と正しく一致している。
https://github.com/google-research/swirl-dynamics/tree/main/swirl_dynamics/projects/probabilistic_di ffusion。
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