論文の概要: Conditional Pseudo-Reversible Normalizing Flow for Surrogate Modeling in Quantifying Uncertainty Propagation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.00502v1
• Date: Sun, 31 Mar 2024 00:09:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-04 03:20:34.724894
• Title: Conditional Pseudo-Reversible Normalizing Flow for Surrogate Modeling in Quantifying Uncertainty Propagation
• Title（参考訳）: 不確実性伝播の定量化におけるサロゲートモデリングのための条件付き擬似可逆正規化流れ
• Authors: Minglei Yang, Pengjun Wang, Ming Fan, Dan Lu, Yanzhao Cao, Guannan Zhang,
• Abstract要約: 付加雑音によって汚染された物理モデルの代理モデルを構築するための条件付き擬似可逆正規化フローを導入する。 トレーニングプロセスは、ノイズと関数に関する事前知識を必要とせずに、入出力ペアからなるデータセットを利用する。 トレーニングされたモデルでは,高い確率領域をトレーニングセットでカバーした条件付き確率密度関数からサンプルを生成することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.874729463016227
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce a conditional pseudo-reversible normalizing flow for constructing surrogate models of a physical model polluted by additive noise to efficiently quantify forward and inverse uncertainty propagation. Existing surrogate modeling approaches usually focus on approximating the deterministic component of physical model. However, this strategy necessitates knowledge of noise and resorts to auxiliary sampling methods for quantifying inverse uncertainty propagation. In this work, we develop the conditional pseudo-reversible normalizing flow model to directly learn and efficiently generate samples from the conditional probability density functions. The training process utilizes dataset consisting of input-output pairs without requiring prior knowledge about the noise and the function. Our model, once trained, can generate samples from any conditional probability density functions whose high probability regions are covered by the training set. Moreover, the pseudo-reversibility feature allows for the use of fully-connected neural network architectures, which simplifies the implementation and enables theoretical analysis. We provide a rigorous convergence analysis of the conditional pseudo-reversible normalizing flow model, showing its ability to converge to the target conditional probability density function using the Kullback-Leibler divergence. To demonstrate the effectiveness of our method, we apply it to several benchmark tests and a real-world geologic carbon storage problem.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,重畳雑音によって汚染された物理モデルの代理モデルを構築するための条件付き擬似可逆正規化フローを導入し,前方および逆不確実性伝播を効率的に定量化する。 既存の代理モデリングアプローチは、通常、物理モデルの決定論的要素を近似することに焦点を当てる。 しかし, この手法は, 逆不確実性伝搬の定量化のための補助サンプリング法にノイズや手法の知識を必要とする。 本研究では,条件付き擬似可逆正規化フローモデルを開発し,条件付き確率密度関数からサンプルを直接学習し,効率的に生成する。 トレーニングプロセスは、ノイズと関数に関する事前知識を必要とせずに、入出力ペアからなるデータセットを利用する。 トレーニングされたモデルでは,高い確率領域をトレーニングセットでカバーした条件付き確率密度関数からサンプルを生成することができる。 さらに、擬似可逆性機能は、実装を単純化し、理論的解析を可能にする、完全に接続されたニューラルネットワークアーキテクチャの使用を可能にする。 条件付き擬似可逆正規化フローモデルの厳密な収束解析を行い、Kulback-Leibler分散を用いて目標条件付き確率密度関数に収束する能力を示す。 本手法の有効性を示すため,いくつかのベンチマークテストと実世界の炭素貯蔵問題に適用した。

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