論文の概要: Discovering Symmetry Breaking in Physical Systems with Relaxed Group Convolution
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.02299v7
- Date: Sat, 1 Jun 2024 16:57:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-04 20:50:48.269723
- Title: Discovering Symmetry Breaking in Physical Systems with Relaxed Group Convolution
- Title（参考訳）: 緩和群畳み込みによる物理系における対称性の破れの発見
- Authors: Rui Wang, Elyssa Hofgard, Han Gao, Robin Walters, Tess E. Smidt,
- Abstract要約: 我々は、リラックスしたグループ畳み込みを用いてデータの非対称性を学習することに集中する。
我々は、様々な物理系において解釈可能で物理的に意味のある様々な対称性を破る要因を明らかにする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.034937143252314
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Modeling symmetry breaking is essential for understanding the fundamental changes in the behaviors and properties of physical systems, from microscopic particle interactions to macroscopic phenomena like fluid dynamics and cosmic structures. Thus, identifying sources of asymmetry is an important tool for understanding physical systems. In this paper, we focus on learning asymmetries of data using relaxed group convolutions. We provide both theoretical and empirical evidence that this flexible convolution technique allows the model to maintain the highest level of equivariance that is consistent with data and discover the subtle symmetry-breaking factors in various physical systems. We employ various relaxed group convolution architectures to uncover various symmetry-breaking factors that are interpretable and physically meaningful in different physical systems, including the phase transition of crystal structure, the isotropy and homogeneity breaking in turbulent flow, and the time-reversal symmetry breaking in pendulum systems.
- Abstract（参考訳）: 対称性の破れをモデル化することは、微視的な粒子相互作用から流体力学や宇宙構造のようなマクロな現象まで、物理系の挙動や性質の基本的な変化を理解するために不可欠である。
したがって、非対称性の源を特定することは物理系を理解するための重要なツールである。
本稿では、緩和されたグループ畳み込みを用いたデータの非対称性の学習に焦点を当てる。
このフレキシブルな畳み込み法は、データと整合した最も高いレベルの同値性を維持し、様々な物理系の微妙な対称性を破る要因を発見できるという理論的および実証的な証拠を提供する。
結晶構造の相転移,乱流の等方性と均質性破壊,振り子系の時間反転対称性破壊など,様々な物理系において解釈可能かつ物理的に意味のある様々な対称性破壊因子を明らかにするために,緩和群畳み込み構造を用いる。
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