論文の概要: Single-snapshot machine learning for turbulence super resolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.04923v1
• Date: Sat, 7 Sep 2024 22:13:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-10 20:10:34.424680
• Title: Single-snapshot machine learning for turbulence super resolution
• Title（参考訳）: 乱流超解像のための単発ショット機械学習
• Authors: Kai Fukami, Kunihiko Taira,
• Abstract要約: 非線形機械学習技術は、乱流渦の流れの1つのスナップショットから、物理的洞察を抽出することができる。 単一のスナップショットからサンプリングされたフロータイルでトレーニングされた機械学習モデルは、レイノルズ数の範囲で渦構造を再構築することができる。 本研究は, モデル設計やデータ収集における事前知識の埋め込みが, 乱流解析の分野において重要であることを示唆する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Modern machine-learning techniques are generally considered data-hungry. However, this may not be the case for turbulence as each of its snapshots can hold more information than a single data file in general machine-learning applications. This study asks the question of whether nonlinear machine-learning techniques can effectively extract physical insights even from as little as a single snapshot of a turbulent vortical flow. As an example, we consider machine-learning-based super-resolution analysis that reconstructs a high-resolution field from low-resolution data for two-dimensional decaying turbulence. We reveal that a carefully designed machine-learning model trained with flow tiles sampled from only a single snapshot can reconstruct vortical structures across a range of Reynolds numbers. Successful flow reconstruction indicates that nonlinear machine-learning techniques can leverage scale-invariance properties to learn turbulent flows. We further show that training data of turbulent flows can be cleverly collected from a single snapshot by considering characteristics of rotation and shear tensors. The present findings suggest that embedding prior knowledge in designing a model and collecting data is important for a range of data-driven analyses for turbulent flows. More broadly, this work hopes to stop machine-learning practitioners from being wasteful with turbulent flow data.
• Abstract（参考訳）: 現代の機械学習技術は一般的にデータハングリーと見なされる。 しかし、一般的な機械学習アプリケーションでは、それぞれのスナップショットが単一のデータファイルよりも多くの情報を保持することができるため、乱流ではそうではないかもしれない。 本研究では, 乱流渦流の単一スナップショットから, 非線形機械学習技術が物理的洞察を効果的に抽出できるかどうかを問う。 一例として,2次元減衰乱流に対する低分解能データから高分解能場を再構成する機械学習に基づく超解像解析について考察する。 単一のスナップショットからのみサンプリングしたフロータイルで学習した機械学習モデルにより,レイノルズ数の範囲で渦構造を再構築できることを明らかにする。 流れの復元に成功し, 非線形機械学習技術は乱流の学習にスケール不変性を活用できることが示唆された。 さらに、回転とせん断テンソルの特性を考慮して、単一スナップショットから乱流のトレーニングデータを巧みに収集できることを示す。 本研究は, モデル設計やデータ収集における事前知識の埋め込みが, 乱流解析の分野において重要であることを示唆する。 より広範に、この研究は、機械学習の実践者が乱流データに浪費するのを阻止することを望んでいる。

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