論文の概要: Neural Operator for Accelerating Coronal Magnetic Field Model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.12754v1
- Date: Tue, 21 May 2024 13:04:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-22 13:19:55.420224
- Title: Neural Operator for Accelerating Coronal Magnetic Field Model
- Title(参考訳): 加速コロナ磁場モデルのためのニューラル演算子
- Authors: Yutao Du, Qin Li, Raghav Gnanasambandam, Mengnan Du, Haimin Wang, Bo Shen,
- Abstract要約: 磁気流体力学(MHD)シミュレーションは、これらの相互作用をモデル化するのに役立つが、非常に時間を要する(通常、数日のスケールで)。
我々の研究は、FNO(Fourier Neural Operator)を用いて磁場モデリング、特にBifrost MHDモデルを加速する。
物理解析により、TFNOは信頼性が高く、高精度でMHDシミュレーションを加速できることを確認した。
この進歩はデータ処理の効率を改善し、予測能力を高め、磁気トポロジをよりよく理解する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 17.256941005824576
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Studying the sun's outer atmosphere is challenging due to its complex magnetic fields impacting solar activities. Magnetohydrodynamics (MHD) simulations help model these interactions but are extremely time-consuming (usually on a scale of days). Our research applies the Fourier Neural Operator (FNO) to accelerate the coronal magnetic field modeling, specifically, the Bifrost MHD model. We apply Tensorized FNO (TFNO) to generate solutions from partial differential equations (PDEs) over a 3D domain efficiently. TFNO's performance is compared with other deep learning methods, highlighting its accuracy and scalability. Physics analysis confirms that TFNO is reliable and capable of accelerating MHD simulations with high precision. This advancement improves efficiency in data handling, enhances predictive capabilities, and provides a better understanding of magnetic topologies.
- Abstract(参考訳): 太陽の大気の研究は、太陽活動に影響を及ぼす複雑な磁場のために難しい。
磁気流体力学(MHD)シミュレーションはこれらの相互作用をモデル化するのに役立つが、非常に時間がかかる(通常は数日のスケールで)。
我々の研究は、FNO(Fourier Neural Operator)を用いて、コロナ磁場モデリング、特にBifrost MHDモデルを加速する。
本研究では, 3次元領域上の偏微分方程式(PDE)から解を生成するために, TFNO (Tensorized FNO) を適用した。
TFNOの性能は他のディープラーニング手法と比較され、その正確さとスケーラビリティを強調している。
物理解析により、TFNOは信頼性が高く、高精度でMHDシミュレーションを加速できることを確認した。
この進歩はデータ処理の効率を改善し、予測能力を高め、磁気トポロジをよりよく理解する。
関連論文リスト
- KFD-NeRF: Rethinking Dynamic NeRF with Kalman Filter [49.85369344101118]
KFD-NeRFは,Kalmanフィルタに基づく効率的かつ高品質な運動再構成フレームワークと統合された,新しい動的ニューラル放射場である。
我々のキーとなる考え方は、動的放射場を、観測と予測という2つの知識源に基づいて時間的に異なる状態が推定される動的システムとしてモデル化することである。
我々のKFD-NeRFは、同等の計算時間と最先端の視線合成性能で、徹底的な訓練を施した類似または優れた性能を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-18T05:48:24Z) - Accelerating Electron Dynamics Simulations through Machine Learned Time Propagators [0.9208007322096533]
本稿では,リアルタイムTDDFTに基づく電子動力学シミュレーションを高速化する新しい手法を提案する。
物理インフォームド制約と高分解能トレーニングデータを活用することにより,精度と計算速度が向上する。
この方法は、レーザー照射された分子や材料のリアルタイム・オンザフライモデリングを可能にする可能性がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-12T18:29:48Z) - Neural Operators Learn the Local Physics of Magnetohydrodynamics [6.618373975988337]
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。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-24T17:48:38Z) - Equivariant Graph Neural Operator for Modeling 3D Dynamics [148.98826858078556]
我々は,次のステップの予測ではなく,ダイナミックスを直接トラジェクトリとしてモデル化するために,Equivariant Graph Neural Operator (EGNO)を提案する。
EGNOは3次元力学の時間的進化を明示的に学習し、時間とともに関数として力学を定式化し、それを近似するためにニューラル演算子を学習する。
粒子シミュレーション、人間のモーションキャプチャー、分子動力学を含む複数の領域における総合的な実験は、既存の手法と比較して、EGNOの極めて優れた性能を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-19T21:50:32Z) - Self-Supervised Knowledge-Driven Deep Learning for 3D Magnetic Inversion [6.001304967469112]
提案する自己教師型知識駆動型3次元磁気インバージョン法は, インバージョンモデルとフォワードモデルの閉ループにより, 対象フィールドデータから学習する。
提案した逆転モデルには知識駆動型モジュールがあり、深層学習法をより説明しやすくする。
実験により,提案手法は優れた性能を有する信頼性のある磁気反転法であることが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-23T15:31:38Z) - Spherical Fourier Neural Operators: Learning Stable Dynamics on the
Sphere [53.63505583883769]
球面幾何学の演算子を学習するための球面FNO(SFNO)を紹介する。
SFNOは、気候力学の機械学習に基づくシミュレーションに重要な意味を持つ。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-06T16:27:17Z) - Machine learning enabled experimental design and parameter estimation
for ultrafast spin dynamics [54.172707311728885]
機械学習とベイズ最適実験設計(BOED)を組み合わせた方法論を提案する。
本手法は,大規模スピンダイナミクスシミュレーションのためのニューラルネットワークモデルを用いて,BOEDの正確な分布と実用計算を行う。
数値ベンチマークでは,XPFS実験の誘導,モデルパラメータの予測,実験時間内でのより情報的な測定を行う上で,本手法の優れた性能を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-03T06:19:20Z) - Evaluating the Adversarial Robustness for Fourier Neural Operators [78.36413169647408]
フーリエ・ニューラル・オペレータ(FNO)は、ゼロショット超解像で乱流をシミュレートした最初の人物である。
我々はノルム有界データ入力摂動に基づくFNOの逆例を生成する。
以上の結果から,モデルの強靭性は摂動レベルの増加とともに急速に低下することが明らかとなった。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-08T19:19:42Z) - Quaternion Factorization Machines: A Lightweight Solution to Intricate
Feature Interaction Modelling [76.89779231460193]
factorization machine(fm)は、機能間の高次インタラクションを自動的に学習し、手動の機能エンジニアリングを必要とせずに予測を行うことができる。
本研究では,スパース予測解析のためのQFM(Quaternion factorization Machine)とQNFM(Quaternion neural factorization Machine)を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-05T00:02:36Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。