論文の概要: HDNet: Physics-Inspired Neural Network for Flow Estimation based on Helmholtz Decomposition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.08570v1
• Date: Wed, 12 Jun 2024 18:11:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-14 22:27:16.685147
• Title: HDNet: Physics-Inspired Neural Network for Flow Estimation based on Helmholtz Decomposition
• Title（参考訳）: HDNet:Helmholtz分解に基づく流れ推定のための物理インスパイアされたニューラルネットワーク
• Authors: Miao Qi, Ramzi Idoughi, Wolfgang Heidrich,
• Abstract要約: HDNetは任意の流れ場のヘルムホルツ分解を実行する。 入力フローを分散のみのコンポーネントとカールのみのコンポーネントに分解する。 PINNとしてHDNetは完全に微分可能であり、任意のフロー推定問題に容易に統合できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.834139646217274
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Flow estimation problems are ubiquitous in scientific imaging. Often, the underlying flows are subject to physical constraints that can be exploited in the flow estimation; for example, incompressible (divergence-free) flows are expected for many fluid experiments, while irrotational (curl-free) flows arise in the analysis of optical distortions and wavefront sensing. In this work, we propose a Physics- Inspired Neural Network (PINN) named HDNet, which performs a Helmholtz decomposition of an arbitrary flow field, i.e., it decomposes the input flow into a divergence-only and a curl-only component. HDNet can be trained exclusively on synthetic data generated by reverse Helmholtz decomposition, which we call Helmholtz synthesis. As a PINN, HDNet is fully differentiable and can easily be integrated into arbitrary flow estimation problems.
• Abstract（参考訳）: フロー推定問題は、科学的イメージングにおいてユビキタスである。 例えば、多くの流体実験では非圧縮性(分散のない)フローが期待され、一方、不整流性(カールのない)フローは光歪みや波面センシングの分析で生じる。 本研究では,任意の流れ場のヘルムホルツ分解を行う物理インスピレーションニューラルネットワーク(PINN)を提案する。 HDNetは、ヘルムホルツ合成と呼ばれる逆ヘルムホルツ分解によって生成される合成データにのみ訓練することができる。 PINNとしてHDNetは完全に微分可能であり、任意のフロー推定問題に容易に統合できる。

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