論文の概要: Efficient Numerical Wave Propagation Enhanced by an End-to-End Deep Learning Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.02304v1
• Date: Sun, 4 Feb 2024 00:07:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-06 20:52:51.326234
• Title: Efficient Numerical Wave Propagation Enhanced by an End-to-End Deep Learning Model
• Title（参考訳）: エンド・ツー・エンド深層学習モデルによる効率的な数値波動伝播
• Authors: Luis Kaiser, Richard Tsai, Christian Klingenberg
• Abstract要約: 本稿では,数値解法と深層学習の要素をエンドツーエンドのフレームワークに統合する新しい統合システムを提案する。 その結果,凝集構造は速度を犠牲にすることなく性能を著しく向上することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In a variety of scientific and engineering domains, ranging from seismic modeling to medical imaging, the need for high-fidelity and efficient solutions for high-frequency wave propagation holds great significance. Recent advances in wave modeling use sufficiently accurate fine solver outputs to train neural networks that enhance the accuracy of a fast but inaccurate coarse solver. A stable and fast solver further allows the use of Parareal, a parallel-in-time algorithm to retrieve and correct high-frequency wave components. In this paper we build upon the work of Nguyen and Tsai (2023) and present a novel unified system that integrates a numerical solver with deep learning components into an end-to-end framework. In the proposed setting, we investigate refinements to the neural network architecture, data generation algorithm and Parareal scheme. Our results show that the cohesive structure significantly improves performance without sacrificing speed, and demonstrate the importance of temporal dynamics, as well as Parareal iterations, for accurate wave propagation.
• Abstract（参考訳）: 地震モデリングから医用画像まで、さまざまな科学的・工学的な領域において、高周波波動伝播のための高忠実で効率的な解の必要性が重要である。 ウェーブモデリングの最近の進歩は、高速だが不正確な粗い解法の精度を高めるニューラルネットワークの訓練に十分な精度のファインソルバ出力を使用する。 安定かつ高速な解法により、高周波数波成分の検索と修正を行う並列時間アルゴリズムであるPararealが利用可能となる。 本稿では,Nguyen と Tsai (2023) の業績を基盤として,数値解法と深層学習成分をエンドツーエンドフレームワークに統合する統一システムを提案する。 提案手法では,ニューラルネットワークアーキテクチャ,データ生成アルゴリズム,およびPararealスキームの改良について検討する。 その結果, 凝集構造は速度を犠牲にすることなく性能を著しく向上し, 正確な波動伝搬における時間的ダイナミクスとパラレアル反復の重要性が示された。

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