論文の概要: Spectrally Informed Learning of Fluid Flows

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.14407v1
• Date: Mon, 26 Aug 2024 16:49:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-27 13:21:54.073893
• Title: Spectrally Informed Learning of Fluid Flows
• Title（参考訳）: 流体のスペクトルインフォームド学習
• Authors: Benjamin D. Shaffer, Jeremy R. Vorenberg, M. Ani Hsieh,
• Abstract要約: 本研究では, 学習過程における既知のスペクトル特性を利用して, 流体の低ランクモデル抽出のためのスペクトルインフォームド手法を提案する。 本手法の有効性を実証し, 原型流体のスペクトル特性に適合する学習モデルを構築した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.384075654211685
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Accurate and efficient fluid flow models are essential for applications relating to many physical phenomena including geophysical, aerodynamic, and biological systems. While these flows may exhibit rich and multiscale dynamics, in many cases underlying low-rank structures exist which describe the bulk of the motion. These structures tend to be spatially large and temporally slow, and may contain most of the energy in a given flow. The extraction and parsimonious representation of these low-rank dynamics from high-dimensional data is a key challenge. Inspired by the success of physics-informed machine learning methods, we propose a spectrally-informed approach to extract low-rank models of fluid flows by leveraging known spectral properties in the learning process. We incorporate this knowledge by imposing regularizations on the learned dynamics, which bias the training process towards learning low-frequency structures with corresponding higher power. We demonstrate the effectiveness of this method to improve prediction and produce learned models which better match the underlying spectral properties of prototypical fluid flows.
• Abstract（参考訳）: 精密で効率的な流体流動モデルは、地球物理学、空気力学、生物学的システムを含む多くの物理現象に関する応用に不可欠である。 これらの流れはリッチでマルチスケールなダイナミクスを示すかもしれないが、多くの場合において、運動の大部分を記述した低ランク構造が存在する。 これらの構造は空間的に大きく、時間的に遅い傾向にあり、与えられた流れにほとんどのエネルギーを含むことがある。 高次元データからこれらの低ランクダイナミックスの抽出と類似表現は重要な課題である。 物理インフォームド機械学習手法の成功に触発されて,学習過程における既知のスペクトル特性を利用して,流体の低ランクモデル抽出のためのスペクトルインフォームドアプローチを提案する。 我々はこの知識を、学習力学に規則化を課し、学習過程を高出力の低周波構造学習に偏らせることによって取り入れる。 本手法の有効性を実証し, 原型流体のスペクトル特性に適合する学習モデルを構築した。

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