論文の概要: Fourier neural operators for spatiotemporal dynamics in two-dimensional turbulence
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.14660v3
- Date: Wed, 25 Sep 2024 14:36:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-06 21:34:58.283826
- Title: Fourier neural operators for spatiotemporal dynamics in two-dimensional turbulence
- Title（参考訳）: 2次元乱流における時空間力学のためのフーリエニューラル作用素
- Authors: Mohammad Atif, Pulkit Dubey, Pratik P. Aghor, Vanessa Lopez-Marrero, Tao Zhang, Abdullah Sharfuddin, Kwangmin Yu, Fan Yang, Foluso Ladeinde, Yangang Liu, Meifeng Lin, Lingda Li,
- Abstract要約: フーリエ・ニューラル演算子(FNO)に基づくモデルと偏微分方程式(PDE)を組み合わせれば,流体力学シミュレーションを高速化できる。
また、乱流の長期シミュレーションのために、機械学習モデルによって回避される必要のある純粋にデータ駆動アプローチの落とし穴についても論じる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0954913678141627
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: High-fidelity direct numerical simulation of turbulent flows for most real-world applications remains an outstanding computational challenge. Several machine learning approaches have recently been proposed to alleviate the computational cost even though they become unstable or unphysical for long time predictions. We identify that the Fourier neural operator (FNO) based models combined with a partial differential equation (PDE) solver can accelerate fluid dynamic simulations and thus address computational expense of large-scale turbulence simulations. We treat the FNO model on the same footing as a PDE solver and answer important questions about the volume and temporal resolution of data required to build pre-trained models for turbulence. We also discuss the pitfalls of purely data-driven approaches that need to be avoided by the machine learning models to become viable and competitive tools for long time simulations of turbulence.
- Abstract（参考訳）: 多くの実世界のアプリケーションに対する乱流の高忠実直接数値シミュレーションは、依然として卓越した計算課題である。
長期予測において不安定あるいは非物理的になるにもかかわらず、計算コストを軽減するために、最近いくつかの機械学習アプローチが提案されている。
フーリエ型ニューラル演算子(FNO)モデルと偏微分方程式(PDE)解法を組み合わせることにより,流体力学シミュレーションを高速化し,大規模乱流シミュレーションの計算コストに対処できることを確認した。
我々は、PDEソルバと同じ基盤上でFNOモデルを扱い、乱流の事前学習モデルを構築するために必要なデータの体積と時間分解能に関する重要な質問に答える。
また、乱流の長期シミュレーションのために、機械学習モデルによって回避される必要のある純粋にデータ駆動アプローチの落とし穴についても論じる。
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