論文の概要: Deep Learning for Koopman Operator Estimation in Idealized Atmospheric Dynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.06522v1
• Date: Tue, 10 Sep 2024 13:56:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-11 17:25:26.942906
• Title: Deep Learning for Koopman Operator Estimation in Idealized Atmospheric Dynamics
• Title（参考訳）: 理想化大気力学におけるクープマン演算子推定のための深層学習
• Authors: David Millard, Arielle Carr, Stéphane Gaudreault,
• Abstract要約: ディープラーニングは、気象予報に革命をもたらしており、新しいデータ駆動モデルは、中期予測のための運用物理モデルと同等の精度を達成している。 これらのモデルは解釈可能性に欠けることが多く、基礎となる力学を理解するのが難しく、説明が難しい。 本稿では、データ駆動モデルの透明性を高めるために、複雑な非線形力学の線形表現を提供するクープマン作用素を推定する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2489531925874013
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep learning is revolutionizing weather forecasting, with new data-driven models achieving accuracy on par with operational physical models for medium-term predictions. However, these models often lack interpretability, making their underlying dynamics difficult to understand and explain. This paper proposes methodologies to estimate the Koopman operator, providing a linear representation of complex nonlinear dynamics to enhance the transparency of data-driven models. Despite its potential, applying the Koopman operator to large-scale problems, such as atmospheric modeling, remains challenging. This study aims to identify the limitations of existing methods, refine these models to overcome various bottlenecks, and introduce novel convolutional neural network architectures that capture simplified dynamics.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングは、気象予報に革命をもたらしており、新しいデータ駆動モデルは、中期予測のための運用物理モデルと同等の精度を達成している。 しかしながら、これらのモデルは解釈可能性に欠けることが多く、基礎となる力学を理解するのが難しく、説明が難しい。 本稿では、データ駆動モデルの透明性を高めるために、複雑な非線形力学の線形表現を提供するクープマン作用素を推定する手法を提案する。 その可能性にもかかわらず、クープマン作用素を大気モデルのような大規模問題に適用することは依然として困難である。 本研究の目的は、既存の手法の限界を特定し、これらのモデルを洗練して様々なボトルネックを克服し、単純化されたダイナミクスを捉える新しい畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャを導入することである。

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