論文の概要: Regression-based Physics Informed Neural Networks (Reg-PINNs) for Magnetopause Tracking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.09621v2
• Date: Mon, 19 Jun 2023 13:46:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-21 11:16:15.656080
• Title: Regression-based Physics Informed Neural Networks (Reg-PINNs) for Magnetopause Tracking
• Title（参考訳）: 回帰型物理インフォームドニューラルネットワーク(reg-pinns)による磁気ポーズ追跡
• Authors: Po-Han Hou and Jih-Hong Shue
• Abstract要約: 本稿では,物理に基づく数値計算とバニラ機械学習を組み合わせた回帰型物理情報ニューラルネットワーク(Reg-PINN)を提案する。 シュエらと比較すると,1998年モデルでは根平均二乗誤差が約30%減少する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The ultimate goal of studying the magnetopause position is to accurately determine its location. Both traditional empirical computation methods and the currently popular machine learning approaches have shown promising results. In this study, we propose a Regression-based Physics-Informed Neural Networks (Reg-PINNs) that combines physics-based numerical computation with vanilla machine learning. This new generation of Physics Informed Neural Networks overcomes the limitations of previous methods restricted to solving ordinary and partial differential equations by incorporating conventional empirical models to aid the convergence and enhance the generalization capability of the neural network. Compared to Shue et al. [1998], our model achieves a reduction of approximately 30% in root mean square error. The methodology presented in this study is not only applicable to space research but can also be referenced in studies across various fields, particularly those involving empirical models.
• Abstract（参考訳）: 磁気浮上位置の研究の最終的な目標は、その位置を正確に決定することである。 従来の経験的計算手法と、現在普及している機械学習アプローチの両方が、有望な結果を示している。 本研究では,物理に基づく数値計算とバニラ機械学習を組み合わせた回帰型物理情報ニューラルネットワーク(Reg-PINN)を提案する。 この新しい世代の物理学インフォームドニューラルネットワークは、ニューラルネットワークの収束と一般化能力の向上を支援するために従来の経験モデルを取り込んで、通常の微分方程式と偏微分方程式の解法に制限された従来の方法の限界を克服する。 以下、Shue et alと比較する。 1998年,本モデルは根平均二乗誤差の約30%の低減を達成している。 この研究で提示された方法論は宇宙研究に応用できるだけでなく、様々な分野、特に経験モデルに関する研究でも参照できる。

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