論文の概要: Universal Physics Transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.12365v1
• Date: Mon, 19 Feb 2024 18:52:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-20 14:55:06.479894
• Title: Universal Physics Transformers
• Title（参考訳）: ユニバーサル物理変換器
• Authors: Benedikt Alkin and Andreas F\"urst and Simon Schmid and Lukas Gruber and Markus Holzleitner and Johannes Brandstetter
• Abstract要約: 本稿では,幅広い時間的問題をモデル化する新しい学習パラダイムであるUniversal Physics Transformers(UPTs)を紹介する。 UPTはグリッドまたはパーティクルベースの潜在構造なしで動作し、メッシュとパーティクル間の柔軟性を実現する。 メッシュ系流体シミュレーション, 定常レイノルズ平均Navier-Stokesシミュレーション, ラグランジアン動力学におけるUTTの有効性を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.328631403381797
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep neural network based surrogates for partial differential equations have recently gained increased interest. However, akin to their numerical counterparts, different techniques are used across applications, even if the underlying dynamics of the systems are similar. A prominent example is the Lagrangian and Eulerian specification in computational fluid dynamics, posing a challenge for neural networks to effectively model particle- as opposed to grid-based dynamics. We introduce Universal Physics Transformers (UPTs), a novel learning paradigm which models a wide range of spatio-temporal problems - both for Lagrangian and Eulerian discretization schemes. UPTs operate without grid- or particle-based latent structures, enabling flexibility across meshes and particles. UPTs efficiently propagate dynamics in the latent space, emphasized by inverse encoding and decoding techniques. Finally, UPTs allow for queries of the latent space representation at any point in space-time. We demonstrate the efficacy of UPTs in mesh-based fluid simulations, steady-state Reynolds averaged Navier-Stokes simulations, and Lagrangian-based dynamics. Project page: https://ml-jku.github.io/UPT
• Abstract（参考訳）: 偏微分方程式に対するディープニューラルネットワークに基づくサロゲートは近年、関心が高まっている。 しかし、数値的な手法と同様に、システムの基盤となるダイナミクスが似ているとしても、アプリケーション間で異なるテクニックが使用される。 有名な例として、計算流体力学におけるラグランジアンとオイラーの仕様があり、グリッドベースの力学とは対照的に、ニューラルネットワークが粒子を効果的にモデル化することが課題となっている。 我々は、ラグランジアンおよびユーレリアの離散化スキームに対して、幅広い時空間問題をモデル化する新しい学習パラダイムであるUniversal Physics Transformers (UPTs)を紹介する。 uptはグリッドや粒子ベースの潜入構造なしで動作し、メッシュや粒子にまたがる柔軟性を実現する。 UPTは、逆符号化と復号法で強調される潜在空間のダイナミクスを効率的に伝播する。 最後に、UTTは時空の任意の時点における潜在空間表現のクエリを可能にする。 メッシュ系流体シミュレーション, 定常レイノルズ平均Navier-Stokesシミュレーション, ラグランジアン動力学におけるUTTの有効性を示す。 プロジェクトページ: https://ml-jku.github.io/upt

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