論文の概要: Neural Operators Learn the Local Physics of Magnetohydrodynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.16015v2
• Date: Thu, 10 Oct 2024 14:19:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-11 14:27:48.311507
• Title: Neural Operators Learn the Local Physics of Magnetohydrodynamics
• Title（参考訳）: 神経オペレーターは磁気流体力学の局所物理学を学ぶ
• Authors: Taeyoung Kim, Youngsoo Ha, Myungjoo Kang,
• Abstract要約: 磁気流体力学(MHD)は、プラズマと導電性流体の力学を記述する上で重要な役割を果たしている。 最近の進歩は、従来の数値解析のための代理モデルとしてフーリエニューラル演算子(FNO)のようなニューラル演算子を導入している。 本研究では, 理想的なMHDの数値フラックスを近似するために, 修正されたフラックスフーリエニューラル演算子モデルについて検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.618373975988337
• License:
• Abstract: Magnetohydrodynamics (MHD) plays a pivotal role in describing the dynamics of plasma and conductive fluids, essential for understanding phenomena such as the structure and evolution of stars and galaxies, and in nuclear fusion for plasma motion through ideal MHD equations. Solving these hyperbolic PDEs requires sophisticated numerical methods, presenting computational challenges due to complex structures and high costs. Recent advances introduce neural operators like the Fourier Neural Operator (FNO) as surrogate models for traditional numerical analyses. This study explores a modified Flux Fourier neural operator model to approximate the numerical flux of ideal MHD, offering a novel approach that outperforms existing neural operator models by enabling continuous inference, generalization outside sampled distributions, and faster computation compared to classical numerical schemes.
• Abstract（参考訳）: 磁気流体力学(MHD)は、プラズマと導電性流体の力学を記述し、恒星や銀河の構造や進化などの現象を理解するのに不可欠であり、理想的なMHD方程式によるプラズマ運動のための核融合において重要な役割を担っている。 これらの双曲型PDEを解くには、複雑な構造と高いコストによる計算上の課題を提示する、洗練された数値的な方法が必要である。 最近の進歩は、従来の数値解析のための代理モデルとしてフーリエニューラル演算子(FNO)のようなニューラル演算子を導入している。 本研究では, 理想的なMHDの数値フラックスを近似する修正されたフラックスフーリエニューラル演算子モデルについて検討し, 連続推論, サンプル分布外への一般化, 古典的な数値スキームよりも高速な計算を行うことにより, 既存のニューラル演算子モデルより優れている手法を提案する。

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