論文の概要: Deep Learning based Spatially Dependent Acoustical Properties Recovery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.10970v2
• Date: Thu, 23 Nov 2023 00:02:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-28 03:05:35.092531
• Title: Deep Learning based Spatially Dependent Acoustical Properties Recovery
• Title（参考訳）: 深層学習に基づく空間依存音響特性の回復
• Authors: Ruixian Liu, Peter Gerstoft
• Abstract要約: 物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)は、物理測定から直接空間領域全体を通して一定である偏微分方程式(PDE)係数を回復することができる。 非均一媒質中の音響特性の空間分布を明らかにするために,空間依存性波動方程式の回復にSD-PINNを適用した。 提案手法は、推定されたPDEが満たさなければならない物理的制約に対する損失関数の頑健性に起因するノイズを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.038657275311373
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The physics-informed neural network (PINN) is capable of recovering partial differential equation (PDE) coefficients that remain constant throughout the spatial domain directly from physical measurements. In this work, we propose a spatially dependent physics-informed neural network (SD-PINN), which enables the recovery of coefficients in spatially-dependent PDEs using a single neural network, eliminating the requirement for domain-specific physical expertise. We apply the SD-PINN to spatially-dependent wave equation coefficients recovery to reveal the spatial distribution of acoustical properties in the inhomogeneous medium. The proposed method exhibits robustness to noise owing to the incorporation of a loss function for the physical constraint that the assumed PDE must be satisfied. For the coefficients recovery of spatially two-dimensional PDEs, we store the PDE coefficients at all locations in the 2D region of interest into a matrix and incorporate the low-rank assumption for such a matrix to recover the coefficients at locations without available measurements.
• Abstract（参考訳）: 物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)は、物理測定から直接空間領域全体を通して一定である偏微分方程式(PDE)係数を回復することができる。 本研究では,単一のニューラルネットワークを用いて空間依存型pdesにおける係数の回復を可能にする空間依存物理形ニューラルネットワーク(sd-pinn)を提案する。 sdピンを空間依存波動方程式係数復元に適用し,不均質媒質中の音響特性の空間分布を明らかにする。 提案手法は、推定されたPDEが満たさなければならない物理的制約に対する損失関数の組み入れによる雑音に対する堅牢性を示す。 空間的に2次元のPDEの係数回復のために、PDE係数は興味のある2次元領域のすべての位置を行列に格納し、そのような行列に対する低ランクの仮定を組み込んで、測定できない場所で係数を復元する。

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