論文の概要: Benchmarking Autoregressive Conditional Diffusion Models for Turbulent Flow Simulation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.01745v3
- Date: Wed, 11 Dec 2024 14:40:46 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-12 13:58:31.107129
- Title: Benchmarking Autoregressive Conditional Diffusion Models for Turbulent Flow Simulation
- Title（参考訳）: 乱流シミュレーションのための自己回帰的条件拡散モデルのベンチマーク
- Authors: Georg Kohl, Li-Wei Chen, Nils Thuerey,
- Abstract要約: 本研究では,条件付き拡散モデルに基づく自動回帰ロールアウトを利用した完全データ駆動型流体解法が,この問題に対処するための有効な選択肢であるかどうかを解析する。
各種流速予測手法の性能を定量的に定性的に評価するために, 非圧縮性および超音速流を含む3つの難解な2次元シナリオと等方性乱流を用いる。
単純な拡散に基づくアプローチであっても、トレーニング時のアンロールのような最先端の安定化技術と同等でありながら、精度と時間的安定性の観点から、複数の確立したフロー予測手法より優れていることが判明した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.520247496906492
- License:
- Abstract: Simulating turbulent flows is crucial for a wide range of applications, and machine learning-based solvers are gaining increasing relevance. However, achieving temporal stability when generalizing to longer rollout horizons remains a persistent challenge for learned PDE solvers. In this work, we analyze if fully data-driven fluid solvers that utilize an autoregressive rollout based on conditional diffusion models are a viable option to address this challenge. We investigate accuracy, posterior sampling, spectral behavior, and temporal stability, while requiring that methods generalize to flow parameters beyond the training regime. To quantitatively and qualitatively benchmark the performance of various flow prediction approaches, three challenging 2D scenarios including incompressible and transonic flows, as well as isotropic turbulence are employed. We find that even simple diffusion-based approaches can outperform multiple established flow prediction methods in terms of accuracy and temporal stability, while being on par with state-of-the-art stabilization techniques like unrolling at training time. Such traditional architectures are superior in terms of inference speed, however, the probabilistic nature of diffusion approaches allows for inferring multiple predictions that align with the statistics of the underlying physics. Overall, our benchmark contains three carefully chosen data sets that are suitable for probabilistic evaluation alongside various established flow prediction architectures.
- Abstract（参考訳）: 乱流のシミュレーションは、幅広いアプリケーションにとって不可欠であり、機械学習ベースの解法は、ますます関連性を高めつつある。
しかし、より長い水平方向の展開を一般化する際の時間的安定性を達成することは、学習したPDEソルバにとって永続的な課題である。
本研究では,条件付き拡散モデルに基づく自動回帰ロールアウトを利用した完全データ駆動型流体解法が,この問題に対処するための有効な選択肢であるかどうかを解析する。
本研究は, トレーニング体制を超えた流れパラメータの一般化を必要としながら, 精度, 後方サンプリング, スペクトル挙動, 時間安定性について検討する。
各種流速予測手法の性能を定量的に定性的に評価するために, 非圧縮性および超音速流を含む3つの難解な2次元シナリオと等方性乱流を用いる。
単純な拡散に基づくアプローチであっても、トレーニング時のアンロールのような最先端の安定化技術と同等でありながら、精度と時間的安定性の観点から、複数の確立したフロー予測手法より優れていることが判明した。
このような伝統的なアーキテクチャは推論速度の点で優れているが、拡散アプローチの確率論的性質は、基礎となる物理学の統計と一致する複数の予測を推測することができる。
本ベンチマークでは, 各種フロー予測アーキテクチャとともに, 確率的評価に適した3つの慎重に選択されたデータセットを含む。
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