論文の概要: Parameter-Efficient Electromagnetic Surrogate Solver for Broadband Field Prediction using Discrete Wavelength Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.02971v2
• Date: Tue, 11 Mar 2025 03:02:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-12 22:35:51.22752
• Title: Parameter-Efficient Electromagnetic Surrogate Solver for Broadband Field Prediction using Discrete Wavelength Data
• Title（参考訳）: 離散波長データを用いた広帯域電界予測のためのパラメータ効率の良い電磁サロゲート解法
• Authors: Joonhyuk Seo, Chanik Kang, Dongjin Seo, Haejun Chung,
• Abstract要約: 連続的な波長範囲で解を提供できるブロードバンド・サロゲート・サロゲート・ソルバを提案する。 最先端のサロゲート解法と比較して、トレーニングされていない波長の予測精度が80.5%向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recently, electromagnetic surrogate solvers, trained on solutions of Maxwell's equations under specific simulation conditions, enabled real-time inference of computationally expensive simulations. However, conventional surrogate solvers often consider only a narrow range of simulation parameters and fail when encountering even slight variations in simulation conditions. To address this limitation, we propose a broadband surrogate solver capable of providing solutions across a continuous range of wavelengths, even when trained on discrete wavelength data. Our approach leverages a Wave-Informed element-wise Multiplicative Encoding and a Fourier Group Convolutional Shuffling operator to mitigate overfitting while capturing the fundamental characteristics of Maxwell's equations. Compared to the state-of-the-art surrogate solver, our model achieves a 74% reduction in parameters, an 80.5% improvement in prediction accuracy for untrained wavelengths, demonstrating superior generalization and efficiency.
• Abstract（参考訳）: 近年、特定のシミュレーション条件下でマクスウェル方程式の解を訓練した電磁代理解法により、計算に高価なシミュレーションのリアルタイム推論が可能となった。 しかし、従来のサロゲート解法では、シミュレーション条件のわずかな変化に遭遇した場合に、狭い範囲のシミュレーションパラメータとフェールしか考慮しないことが多い。 この制限に対処するために、離散波長データに基づいて訓練しても、連続的な波長範囲のソリューションを提供することのできるブロードバンドサロゲートソルバを提案する。 我々の手法は、ウェーブインフォームド要素ワイド乗法エンコーディングとフーリエ群畳み込みシャッフル演算子を利用して、マクスウェル方程式の基本特性を捉えながらオーバーフィッティングを緩和する。 現状のサロゲート解法と比較して, パラメータの74%削減, 未学習波長の予測精度80.5%向上を実現し, より優れた一般化と効率性を示した。

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