Fugu-MT 論文翻訳(概要): Structural Constraints for Physics-augmented Learning

論文の概要: Structural Constraints for Physics-augmented Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.05507v1
Date: Mon, 7 Oct 2024 21:25:49 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-11-01 18:18:04.997511
Title: Structural Constraints for Physics-augmented Learning
Title（参考訳）: 物理増進学習のための構造制約
Authors: Simon Kuang, Xinfan Lin,
Abstract要約: 物理が間違っているとき、物理学のインフォームド・機械学習は物理のミスフォームド・機械学習になる。本稿では,ハイブリッドモデル(物理モデルとブラックボックスモデル)が物理モデルを再現できないという整合性を主張するために使用できる2つの基準を提案する。小信号線形化により近似した非線形機械系のサンプルについて実演する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: When the physics is wrong, physics-informed machine learning becomes physics-misinformed machine learning. A powerful black-box model should not be able to conceal misconceived physics. We propose two criteria that can be used to assert integrity that a hybrid (physics plus black-box) model: 0) the black-box model should be unable to replicate the physical model, and 1) any best-fit hybrid model has the same physical parameter as a best-fit standalone physics model. We demonstrate them for a sample nonlinear mechanical system approximated by its small-signal linearization.
Abstract（参考訳）: 物理が間違っている場合、物理インフォームド・機械学習は物理ミスフォームド・機械学習となる。強力なブラックボックスモデルは、誤解された物理を隠蔽することができない。ハイブリッド(物理+ブラックボックス)モデルが整合性を主張するために使用できる2つの基準を提案する。 0) ブラックボックスモデルは物理モデルを複製することができず、 1) 任意の最適ハイブリッドモデルは、最良のスタンドアロン物理モデルと同じ物理パラメータを持つ。小信号線形化により近似した非線形機械系のサンプルについて実演する。

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