論文の概要: Learning to simulate partially known spatio-temporal dynamics with trainable difference operators

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.14395v1
• Date: Wed, 26 Jul 2023 10:05:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-28 17:08:46.493311
• Title: Learning to simulate partially known spatio-temporal dynamics with trainable difference operators
• Title（参考訳）: 学習可能差分演算子を用いた部分既知の時空間力学のシミュレート
• Authors: Xiang Huang, Zhuoyuan Li, Hongsheng Liu, Zidong Wang, Hongye Zhou, Bin Dong, Bei Hua
• Abstract要約: P-Net++ と呼ばれる基礎となる PDE の事前知識の一部を組み込んだ新しいハイブリッドアーキテクチャを提案する。 多くの数値実験により、PDE-Net++はブラックボックスモデルよりも予測精度と性能が優れていることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.00265025765153
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, using neural networks to simulate spatio-temporal dynamics has received a lot of attention. However, most existing methods adopt pure data-driven black-box models, which have limited accuracy and interpretability. By combining trainable difference operators with black-box models, we propose a new hybrid architecture explicitly embedded with partial prior knowledge of the underlying PDEs named PDE-Net++. Furthermore, we introduce two distinct options called the trainable flipping difference layer (TFDL) and the trainable dynamic difference layer (TDDL) for the difference operators. Numerous numerical experiments have demonstrated that PDE-Net++ has superior prediction accuracy and better extrapolation performance than black-box models.
• Abstract（参考訳）: 近年,時空間ダイナミクスをシミュレートするニューラルネットワークが注目されている。 しかし、既存の手法の多くは、精度と解釈性に乏しい純粋なデータ駆動ブラックボックスモデルを採用している。 トレーニング可能な差分演算子とブラックボックスモデルを組み合わせることで、PDE-Net++と呼ばれる基礎となるPDEの事前知識を部分的に組み込んだ新しいハイブリッドアーキテクチャを提案する。 さらに、差分演算子に対して、トレーニング可能な反転差分層(TFDL)とトレーニング可能な動的差分層(TDDL)という2つの異なる選択肢を導入する。 多くの数値実験により、PDE-Net++はブラックボックスモデルよりも予測精度と外挿性能が優れていることが示されている。

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