論文の概要: Dynamic Deep Learning Based Super-Resolution For The Shallow Water Equations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.06400v2
• Date: Mon, 02 Dec 2024 09:17:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-03 16:54:19.766918
• Title: Dynamic Deep Learning Based Super-Resolution For The Shallow Water Equations
• Title（参考訳）: 動的深層学習に基づく浅水方程式の超解法
• Authors: Maximilian Witte, Fabricio Rodrigues Lapolli, Philip Freese, Sebastian Götschel, Daniel Ruprecht, Peter Korn, Christopher Kadow,
• Abstract要約: U-net型ニューラルネットワークによって頻繁に修正される20km分解能のシミュレーションは、10km分解能のシミュレーションの離散化誤差を達成できることを実証した。 このネットワークは、元々イメージベースの後処理の超解像のために開発されたもので、両方のメッシュ上のソリューションの違いを計算するために訓練されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4188114563181614
• License:
• Abstract: Using the nonlinear shallow water equations as benchmark, we demonstrate that a simulation with the ICON-O ocean model with a 20km resolution that is frequently corrected by a U-net-type neural network can achieve discretization errors of a simulation with 10km resolution. The network, originally developed for image-based super-resolution in post-processing, is trained to compute the difference between solutions on both meshes and is used to correct the coarse mesh every 12h. Our setup is the Galewsky test case, modeling transition of a barotropic instability into turbulent flow. We show that the ML-corrected coarse resolution run correctly maintains a balance flow and captures the transition to turbulence in line with the higher resolution simulation. After 8 day of simulation, the $L_2$-error of the corrected run is similar to a simulation run on the finer mesh. While mass is conserved in the corrected runs, we observe some spurious generation of kinetic energy.
• Abstract（参考訳）: 非線形浅水方程式をベンチマークとして、U-net型ニューラルネットワークによって頻繁に修正される20km分解能のICON-O海洋モデルを用いたシミュレーションが、10km分解能のシミュレーションの離散化誤差を達成できることを実証した。 このネットワークは元々、イメージベースのポストプロセッシングのために開発されたもので、両方のメッシュ上のソリューションの違いを計算するために訓練され、12時間毎に粗いメッシュを修正するために使用される。 我々の設定はガレフスキーテストケースであり、バロトロピック不安定性から乱流への遷移をモデル化する。 ML補正された粗い分解能はバランスフローを正しく維持し,高分解能シミュレーションに従って乱流への遷移を捕捉することを示す。 8日間のシミュレーションの後、修正された実行の$L_2$-errorは、より微細なメッシュ上で実行されるシミュレーションに似ている。 質量は補正されたランで保存されるが、運動エネルギーの急激な生成を観測する。

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