論文の概要: Surface Flux Transport Modelling using Physics Informed Neural Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.01744v1
- Date: Tue, 3 Sep 2024 09:41:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-15 05:46:11.490793
- Title: Surface Flux Transport Modelling using Physics Informed Neural Networks
- Title（参考訳）: 物理インフォームドニューラルネットワークを用いた表面フラックス輸送モデリング
- Authors: Jithu J Athalathil, Bhargav Vaidya, Sayan Kundu, Vishal Upendran, Mark C. M. Cheung,
- Abstract要約: 表面フラックス輸送モデリングは、太陽表面の磁束の輸送と進化をシミュレートし、解析するのに役立ちます。
我々はバイポーラ磁気領域(BMR)の進化を研究するための新しい物理情報ニューラルネットワーク(PINN)モデルを開発した。
メッシュ非依存のPINN法は、観測された極磁場をより優れたフラックス保存で再現することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Studying the magnetic field properties on the solar surface is crucial for understanding the solar and heliospheric activities, which in turn shape space weather in the solar system. Surface Flux Transport (SFT) modelling helps us to simulate and analyse the transport and evolution of magnetic flux on the solar surface, providing valuable insights into the mechanisms responsible for solar activity. In this work, we demonstrate the use of machine learning techniques in solving magnetic flux transport, making it accurate. We have developed a novel Physics-Informed Neural Networks (PINNs)-based model to study the evolution of Bipolar Magnetic Regions (BMRs) using SFT in one-dimensional azimuthally averaged and also in two-dimensions. We demonstrate the efficiency and computational feasibility of our PINNs-based model by comparing its performance and accuracy with that of a numerical model implemented using the Runge-Kutta Implicit-Explicit (RK-IMEX) scheme. The mesh-independent PINNs method can be used to reproduce the observed polar magnetic field with better flux conservation. This advancement is important for accurately reproducing observed polar magnetic fields, thereby providing insights into the strength of future solar cycles. This work paves the way for more efficient and accurate simulations of solar magnetic flux transport and showcases the applicability of PINNs in solving advection-diffusion equations with a particular focus on heliophysics.
- Abstract（参考訳）: 太陽表面の磁場特性を研究することは、太陽活動と太陽圏活動を理解するために重要である。
表面フラックス輸送(SFT)モデリングは、太陽表面における磁束の輸送と進化をシミュレートし分析し、太陽活動に関与するメカニズムに関する貴重な洞察を提供する。
本研究では,磁束輸送の解法における機械学習の応用を実証し,その精度を検証した。
我々は,SFTを用いたバイポーラ磁気領域(BMR)の1次元方位平均および2次元の進化を研究するために,新しい物理情報ニューラルネットワーク(PINN)モデルを開発した。
本稿では,RK-IMEX(Runge-Kutta Implicit-Explicit)方式を用いて実装した数値モデルと,その性能と精度を比較し,PINNモデルの有効性を実証する。
メッシュ非依存のPINN法は、観測された極磁場をより優れたフラックス保存で再現することができる。
この進歩は観測された極磁場を正確に再現するために重要であり、将来の太陽周期の強さに関する洞察を与える。
この研究は、太陽磁束輸送のより効率的で正確なシミュレーションの道を開き、特にヘリオ物理に焦点を当てた対流拡散方程式の解法におけるPINNの適用性を示す。
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