論文の概要: Neumann Series-based Neural Operator for Solving Inverse Medium Problem

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.09480v1
• Date: Sat, 14 Sep 2024 16:54:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-17 20:37:27.353527
• Title: Neumann Series-based Neural Operator for Solving Inverse Medium Problem
• Title（参考訳）: ニューマン級数に基づく逆媒質問題の解法用ニューラル演算子
• Authors: Ziyang Liu, Fukai Chen, Junqing Chen, Lingyun Qiu, Zuoqiang Shi,
• Abstract要約: 本研究ではニューマン級数構造をニューラルネットワークフレームワークに組み込むことにより,新しいアプローチを提案する。 実験により,提案手法は計算を高速化するだけでなく,一般化性能を大幅に向上させることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.980803988596087
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The inverse medium problem, inherently ill-posed and nonlinear, presents significant computational challenges. This study introduces a novel approach by integrating a Neumann series structure within a neural network framework to effectively handle multiparameter inputs. Experiments demonstrate that our methodology not only accelerates computations but also significantly enhances generalization performance, even with varying scattering properties and noisy data. The robustness and adaptability of our framework provide crucial insights and methodologies, extending its applicability to a broad spectrum of scattering problems. These advancements mark a significant step forward in the field, offering a scalable solution to traditionally complex inverse problems.
• Abstract（参考訳）: 逆媒質問題(本質的に不備で非線形)は、重要な計算課題を提起する。 本研究ではニューマン級数構造をニューラルネットワークフレームワークに統合し,マルチパラメータ入力を効果的に処理する手法を提案する。 実験により,提案手法は計算を高速化するだけでなく,様々な散乱特性やノイズのあるデータであっても,一般化性能を著しく向上することが示された。 フレームワークの堅牢性と適応性は重要な洞察と方法論を提供し、その適用範囲を幅広い散乱問題にまで広げる。 これらの進歩は、伝統的に複雑な逆問題に対するスケーラブルなソリューションを提供する、この分野における重要な一歩である。

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