論文の概要: Generalizing Deep Surrogate Solvers for Broadband Electromagnetic Field Prediction at Unseen Wavelengths

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.02971v3
• Date: Tue, 17 Jun 2025 00:18:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-18 15:22:19.21586
• Title: Generalizing Deep Surrogate Solvers for Broadband Electromagnetic Field Prediction at Unseen Wavelengths
• Title（参考訳）: 広帯域電磁界予測のための非可視波長でのディープ・サロゲート・ソルバーの一般化
• Authors: Joonhyuk Seo, Chanik Kang, Dongjin Seo, Haejun Chung,
• Abstract要約: 我々は新しいタイプの電磁代用ソルバを提案する。 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する。 従来の数値シミュレーションと比較して42倍以上の高速化を実現している。
• 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 fast inference of computationally expensive simulations. However, conventional electromagnetic surrogate solvers often consider only a narrow range of spectrum and fail when encountering even slight variations in simulation conditions. To address this limitation, we define spectral consistency as the property by which the spatial frequency structure of wavelength-dependent condition embeddings matches that of the target electromagnetic field patterns. In addition, we propose two complementary components: a refined wave prior, which is the condition embedding that satisfies spectral consistency, and Wave-Informed element-wise Multiplicative Encoding (WIME), which integrates these embeddings throughout the model while preserving spectral consistency. This framework enables accurate field prediction across the broadband spectrum, including untrained intermediate wavelengths. Our approach reduces the normalized mean squared error at untrained wavelengths by up to 71% compared to the state-of-the-art electromagnetic surrogate solver and achieves a speedup of over 42 times relative to conventional numerical simulations.
• 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高速な推論が可能となった。 しかし、従来の電磁代理解法は、狭い範囲のスペクトルしか考慮せず、シミュレーション条件のわずかな変化に遭遇しても失敗することが多い。 この制限に対処するために、波長依存条件埋め込みの空間周波数構造が対象電磁界パターンの空間周波数構造と一致する性質としてスペクトル整合性を定義する。 さらに、スペクトル一貫性を満足する条件埋め込みである改良波前処理と、スペクトル一貫性を保ちながらこれらの埋め込みをモデル全体で統合するWave-Informed element-wise Multiplicative Encoding (WIME) の2つの補完成分を提案する。 このフレームワークは、トレーニングされていない中間波長を含むブロードバンドスペクトルの正確な場予測を可能にする。 提案手法は,従来の数値シミュレーションの42倍以上の高速化を実現し,非トレーニング波長における正規化平均2乗誤差を71%まで削減する。

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