Fugu-MT 論文翻訳(概要): Gaussian Process Regression for Maximum Entropy Distribution

論文の概要: Gaussian Process Regression for Maximum Entropy Distribution

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.06149v1
Date: Fri, 11 Aug 2023 14:26:29 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-08-14 13:44:02.860451
Title: Gaussian Process Regression for Maximum Entropy Distribution
Title（参考訳）: 最大エントロピー分布に対するガウス過程回帰
Authors: Mohsen Sadr, Manuel Torrilhon, M. Hossein Gorji
Abstract要約: 与えられたモーメントの集合の写像としてラグランジュ乗算器を近似するガウス事前の適合性について検討する。考案したデータ駆動型最大エントロピー閉包の性能を,2つのテストケースで検討した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Maximum-Entropy Distributions offer an attractive family of probability densities suitable for moment closure problems. Yet finding the Lagrange multipliers which parametrize these distributions, turns out to be a computational bottleneck for practical closure settings. Motivated by recent success of Gaussian processes, we investigate the suitability of Gaussian priors to approximate the Lagrange multipliers as a map of a given set of moments. Examining various kernel functions, the hyperparameters are optimized by maximizing the log-likelihood. The performance of the devised data-driven Maximum-Entropy closure is studied for couple of test cases including relaxation of non-equilibrium distributions governed by Bhatnagar-Gross-Krook and Boltzmann kinetic equations.
Abstract（参考訳）: 最大エントロピー分布はモーメント閉包問題に適した魅力的な確率密度の族を提供する。しかし、これらの分布をパラメトリズするラグランジュ乗算器を見つけることは、実用的なクロージャ設定の計算ボトルネックであることが判明した。ガウス過程の最近の成功に触発されて、与えられたモーメントの集合の写像としてラグランジュ乗算を近似するガウス事前の適合性を検討する。様々なカーネル関数を調べると、ハイパーパラメータはlog-likelihoodを最大化することで最適化される。 Bhatnagar-Gross-Krookによる非平衡分布の緩和やボルツマン方程式の緩和など、考案されたデータ駆動最大エントロピー閉包の性能について検討した。

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