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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.02304v2
• Date: Wed, 7 Feb 2024 17:42:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-08 11:57:15.402778
• 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,数値解法とニューラルネットワークをエンドツーエンドのフレームワークに統合する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向上させることがわかった。
• 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, 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 a neural networks that enhances the accuracy of a fast but inaccurate coarse solver. A stable and fast solver allows the use of Parareal, a parallel-in-time algorithm to correct high-frequency wave components. In this paper we build upon the work of Nguyen and Tsai (2023) and present a unified system that integrates a numerical solver with a neural network into an end-to-end framework. In the proposed setting, we investigate refinements to the deep learning architecture, data generation algorithm and Parareal scheme. Our results show that the cohesive structure improves performance without sacrificing speed, and demonstrate the importance of temporal dynamics, as well as Parareal, for accurate wave propagation.
• Abstract（参考訳）: 様々な科学分野や工学分野において、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。 波動モデリングの最近の進歩は、高速だが不正確な粗解器の精度を高めるニューラルネットワークを訓練するために十分な精度の微細解器出力を使用する。 安定かつ高速な解法により、高周波波成分を補正するための並列時間アルゴリズムであるPararealを使用することができる。 本稿では,nguyen と tsai (2023) の成果に基づいて,数値解法とニューラルネットワークを統合してエンドツーエンドフレームワークを構築するシステムを提案する。 提案手法では,ディープラーニングアーキテクチャ,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向上し, 正確な波動伝搬における時間的ダイナミクス, およびパラレアルの重要性が示された。

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