論文の概要: Data-efficient operator learning for solving high Mach number fluid flow problems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.16860v1
• Date: Tue, 28 Nov 2023 15:07:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-30 09:27:24.951955
• Title: Data-efficient operator learning for solving high Mach number fluid flow problems
• Title（参考訳）: 高マッハ数流体問題に対するデータ効率演算子学習
• Authors: Noah Ford, Victor J. Leon, Honest Merman, Jeffrey Gilbert, Alexander New
• Abstract要約: 本研究では,SciMLを用いて不規則な地形上のマッハ流体の解を予測することの問題点を考察する。 データから行動モードの基底を学習するニューラル基底関数(NBF)は,ベースを意識しないベースラインモデルよりも効果的であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.148818844265236
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We consider the problem of using SciML to predict solutions of high Mach fluid flows over irregular geometries. In this setting, data is limited, and so it is desirable for models to perform well in the low-data setting. We show that Neural Basis Functions (NBF), which learns a basis of behavior modes from the data and then uses this basis to make predictions, is more effective than a basis-unaware baseline model. In addition, we identify continuing challenges in the space of predicting solutions for this type of problem.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,SciMLを用いて不規則な地形上のマッハ流体の解を予測する。 この設定では、データは制限されているため、モデルが低データ設定でうまく機能することが望ましい。 データから行動モードの基底を学習し,この基底を用いて予測を行うニューラル基底関数(NBF)は,ベースを意識しないベースラインモデルよりも効果的であることを示す。 さらに,このような問題に対する解決策の予測という分野における継続的な課題を明らかにする。

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