論文の概要: Stochastic parameter reduced-order model based on hybrid machine learning approaches
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.17032v1
- Date: Sun, 24 Mar 2024 06:52:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-27 20:05:20.504869
- Title: Stochastic parameter reduced-order model based on hybrid machine learning approaches
- Title（参考訳）: ハイブリッド機械学習アプローチに基づく確率的パラメータ削減次数モデル
- Authors: Cheng Fang, Jinqiao Duan,
- Abstract要約: 本稿では,畳み込み型オートエンコーダ-貯水池コンピューティング-Normalizing Flowアルゴリズムの枠組みを構築した。
このフレームワークは潜在状態変数の進化を特徴づけるために使われる。
このようにして、複雑なシステムとその動的挙動を記述するために、データ駆動の減階モデルを構築する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.378407481656902
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Establishing appropriate mathematical models for complex systems in natural phenomena not only helps deepen our understanding of nature but can also be used for state estimation and prediction. However, the extreme complexity of natural phenomena makes it extremely challenging to develop full-order models (FOMs) and apply them to studying many quantities of interest. In contrast, appropriate reduced-order models (ROMs) are favored due to their high computational efficiency and ability to describe the key dynamics and statistical characteristics of natural phenomena. Taking the viscous Burgers equation as an example, this paper constructs a Convolutional Autoencoder-Reservoir Computing-Normalizing Flow algorithm framework, where the Convolutional Autoencoder is used to construct latent space representations, and the Reservoir Computing-Normalizing Flow framework is used to characterize the evolution of latent state variables. In this way, a data-driven stochastic parameter reduced-order model is constructed to describe the complex system and its dynamic behavior.
- Abstract（参考訳）: 自然現象における複雑なシステムに対する適切な数学的モデルを確立することは、自然の理解を深めるだけでなく、状態推定や予測にも利用できる。
しかし、自然現象の極端に複雑なため、フルオーダーモデル(FOM)を開発し、多くの関心事の研究に応用することは極めて困難である。
対照的に、高い計算効率と自然現象の重要な力学と統計特性を記述する能力により、適切なリダクションオーダーモデル(ROM)が好まれる。
本稿では, 粘性バーガース方程式を例として, Convolutional Autoencoder-Reservoir Computing-Normalizing Flowアルゴリズムフレームワークを構築し, そこではReservoir Computing-Normalizing Flowフレームワークを用いて潜在状態変数の進化を特徴づける。
このようにして、複雑なシステムとその動的挙動を記述するために、データ駆動確率的パラメータ削減次モデルを構築した。
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