論文の概要: Learning Efficient Surrogate Dynamic Models with Graph Spline Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.16397v1
• Date: Wed, 25 Oct 2023 06:32:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-26 16:16:41.174651
• Title: Learning Efficient Surrogate Dynamic Models with Graph Spline Networks
• Title（参考訳）: グラフスプラインネットワークを用いた効率的な代理モデル学習
• Authors: Chuanbo Hua, Federico Berto, Michael Poli, Stefano Massaroli, Jinkyoo Park
• Abstract要約: 物理システムの予測を高速化する新しいディープラーニング手法であるGraphSplineNetsを提案する。 本手法は,時間と空間における任意の位置での応答を効率的に予測するために,2つの微分可能なスプラインコロケーション法を用いている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.018442945654364
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While complex simulations of physical systems have been widely used in engineering and scientific computing, lowering their often prohibitive computational requirements has only recently been tackled by deep learning approaches. In this paper, we present GraphSplineNets, a novel deep-learning method to speed up the forecasting of physical systems by reducing the grid size and number of iteration steps of deep surrogate models. Our method uses two differentiable orthogonal spline collocation methods to efficiently predict response at any location in time and space. Additionally, we introduce an adaptive collocation strategy in space to prioritize sampling from the most important regions. GraphSplineNets improve the accuracy-speedup tradeoff in forecasting various dynamical systems with increasing complexity, including the heat equation, damped wave propagation, Navier-Stokes equations, and real-world ocean currents in both regular and irregular domains.
• Abstract（参考訳）: 物理システムの複雑なシミュレーションは、工学や科学計算で広く使われているが、そのしばしば禁止される計算要件の低下は、ディープラーニングのアプローチによって最近取り組まれている。 本稿では,深層代理モデルのグリッドサイズと繰り返しステップ数を削減し,物理システムの予測を高速化する新しいディープラーニング手法であるGraphSplineNetsを提案する。 本手法は, 2つの微分可能な直交スプラインコロケーション法を用いて, 時間と空間の任意の位置における応答を効率的に予測する。 さらに,重要な領域からのサンプリングを優先するために,空間に適応的なコロケーション戦略を導入する。 GraphSplineNetsは、熱方程式、減衰波伝播、ナビエ・ストークス方程式、正規領域および不規則領域における実世界の海流など、複雑さを増す様々な力学系を予測する際の精度-スピードアップトレードオフを改善する。

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