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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.02304v5
• Date: Tue, 05 Nov 2024 21:27:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-07 19:20:25.888230
• 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,数値解法とディープラーニングコンポーネント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。 安定かつ高速な解法により、高周波波成分を補正する並列時間アルゴリズムであるPararealが利用可能となる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• 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 network that enhances the accuracy of a fast but inaccurate coarse solver. 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 a deep learning component into an end-to-end framework. In the proposed setting, we investigate refinements to the network architecture and data generation algorithm. A stable and fast solver further allows the use of Parareal, a parallel-in-time algorithm to correct high-frequency wave components. 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は大きな意味を持つ。 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。 本稿では,Nguyen と Tsai (2023) の業績に基づいて,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,ネットワークアーキテクチャとデータ生成アルゴリズムの改良について検討する。 安定かつ高速な解法により、高周波波成分を補正する並列時間アルゴリズムであるPararealが利用可能となる。 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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