論文の概要: Stochastic Reconstruction of Gappy Lagrangian Turbulent Signals by Conditional Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.23971v1
• Date: Thu, 31 Oct 2024 14:26:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-17 08:33:20.989560
• Title: Stochastic Reconstruction of Gappy Lagrangian Turbulent Signals by Conditional Diffusion Models
• Title（参考訳）: 条件拡散モデルによるGappy Lagrangian乱流信号の確率的再構成
• Authors: Tianyi Li, Luca Biferale, Fabio Bonaccorso, Michele Buzzicotti, Luca Centurioni,
• Abstract要約: 本研究では, 乱流によって受動的に対流する小物体の軌道に沿って, 空間・速度の欠落を再現する手法を提案する。 近年提案されているデータ駆動機械学習技術である条件付き生成拡散モデルを利用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7810134788247751
• License:
• Abstract: We present a stochastic method for reconstructing missing spatial and velocity data along the trajectories of small objects passively advected by turbulent flows with a wide range of temporal or spatial scales, such as small balloons in the atmosphere or drifters in the ocean. Our approach makes use of conditional generative diffusion models, a recently proposed data-driven machine learning technique. We solve the problem for two paradigmatic open problems, the case of 3D tracers in homogeneous and isotropic turbulence, and 2D trajectories from the NOAA-funded Global Drifter Program. We show that for both cases, our method is able to reconstruct velocity signals retaining non-trivial scale-by-scale properties that are highly non-Gaussian and intermittent. A key feature of our method is its flexibility in dealing with the location and shape of data gaps, as well as its ability to naturally exploit correlations between different components, leading to superior accuracy, with respect to Gaussian process regressions, for both pointwise reconstruction and statistical expressivity. Our method shows promising applications also to a wide range of other Lagrangian problems, including multi-particle dispersion in turbulence, dynamics of charged particles in astrophysics and plasma physics, and pedestrian dynamics.
• Abstract（参考訳）: 本研究では, 大気中の小気球や海上の漂流機など, 広範囲の時間的・空間的スケールの乱流によって受動的に対流する小物体の軌道に沿って, 空間的・速度的データの欠落を再現する確率論的手法を提案する。 近年提案されているデータ駆動機械学習技術である条件付き生成拡散モデルを利用する。 本研究では,NOAA が支援するグローバルドリフトプログラムの3次元トレーサと等方性乱流の2次元トラジェクトリの2つのパラダイム的開放問題の解法を提案する。 本手法はどちらも,非ガウス的かつ断続的である非自明なスケール・バイ・スケール特性を保持する速度信号を再構成可能であることを示す。 提案手法の重要な特徴は,データギャップの位置と形状に対処する柔軟性,および異なるコンポーネント間の相関を自然に活用する能力である。 提案手法は, 乱流における多粒子分散, 天体物理学およびプラズマ物理における荷電粒子の動力学, 歩行者力学など, その他のラグランジアン問題にも有望な応用を示す。

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