論文の概要: DeepLag: Discovering Deep Lagrangian Dynamics for Intuitive Fluid Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.02425v5
• Date: Sat, 02 Nov 2024 12:15:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 21:26:09.707753
• Title: DeepLag: Discovering Deep Lagrangian Dynamics for Intuitive Fluid Prediction
• Title（参考訳）: DeepLag: 直観的流体予測のためのディープラグランジアンダイナミクスの発見
• Authors: Qilong Ma, Haixu Wu, Lanxiang Xing, Shangchen Miao, Mingsheng Long,
• Abstract要約: 本稿では, タングルサム流体力学に対処する新しいラグランジアン・ユーレリア複合パラダイムを提案する。 ユーレアン観測に基づいて未来を予測するのではなく、流体中に隠れたラグランジアン力学を発見するためにDeepLagを提案する。 DeepLagは、2Dと3D、シミュレートされた実世界の流体をカバーする3つの挑戦的な流体予測タスクに優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.778221193374755
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• Abstract: Accurately predicting the future fluid is vital to extensive areas such as meteorology, oceanology, and aerodynamics. However, since the fluid is usually observed from the Eulerian perspective, its moving and intricate dynamics are seriously obscured and confounded in static grids, bringing thorny challenges to the prediction. This paper introduces a new Lagrangian-Eulerian combined paradigm to tackle the tanglesome fluid dynamics. Instead of solely predicting the future based on Eulerian observations, we propose DeepLag to discover hidden Lagrangian dynamics within the fluid by tracking the movements of adaptively sampled key particles. Further, DeepLag presents a new paradigm for fluid prediction, where the Lagrangian movement of the tracked particles is inferred from Eulerian observations, and their accumulated Lagrangian dynamics information is incorporated into global Eulerian evolving features to guide future prediction respectively. Tracking key particles not only provides a transparent and interpretable clue for fluid dynamics but also makes our model free from modeling complex correlations among massive grids for better efficiency. Experimentally, DeepLag excels in three challenging fluid prediction tasks covering 2D and 3D, simulated and real-world fluids. Code is available at this repository: https://github.com/thuml/DeepLag.
• Abstract（参考訳）: 将来の流体を正確に予測することは、気象学、海洋学、空気力学など幅広い分野において不可欠である。 しかしながら、流体は通常ユーレウスの視点で観測されるため、その動きと複雑なダイナミクスは深刻な曖昧さと静的な格子にまとめられ、予測に厄介な挑戦をもたらす。 本稿では, タングルサム流体力学に対処する新しいラグランジアン・ユーレリア複合パラダイムを提案する。 ユーレアン観測に基づいて未来を予測するのではなく、適応的にサンプリングされた鍵粒子の動きを追跡することによって流体中に隠れたラグランジアン力学を発見するディープラグを提案する。 さらに、ディープラグは、追跡された粒子のラグランジアン運動をユーレリア観測から推定し、その蓄積したラグランジアンダイナミクス情報を、それぞれ将来の予測を導くためにグローバルユーレリア進化特徴に組み込む、流体予測の新しいパラダイムを提示する。 キー粒子の追跡は、流体力学の透明かつ解釈可能な手がかりを提供するだけでなく、我々のモデルは、大規模グリッド間の複雑な相関をモデル化することなく、効率を向上する。 実験では、DeepLagは2Dと3D、シミュレートされた実世界の流体をカバーする3つの挑戦的な流体予測タスクに優れています。 コードは、このリポジトリで入手できる。

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