論文の概要: Physics-informed neural networks need a physicist to be accurate: the case of mass and heat transport in Fischer-Tropsch catalyst particles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.10048v1
• Date: Fri, 15 Nov 2024 08:55:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-18 15:38:46.148236
• Title: Physics-informed neural networks need a physicist to be accurate: the case of mass and heat transport in Fischer-Tropsch catalyst particles
• Title（参考訳）: 物理インフォームドニューラルネットワークは物理学者の正確性を必要とする:フィッシャー・トロプシュ触媒粒子の質量と熱輸送の場合
• Authors: Tymofii Nikolaienko, Harshil Patel, Aniruddha Panda, Subodh Madhav Joshi, Stanislav Jaso, Kaushic Kalyanaraman,
• Abstract要約: 物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)は、機械学習の迅速かつ自動化された能力と、理論物理学に根ざしたシミュレーションの精度と信頼性を融合して、影響力のある技術として登場した。 しかし、PINNの広範な採用は信頼性の問題、特に入力パラメータ範囲の極端ではまだ妨げられている。 ドメイン知識に基づくPINNアーキテクチャの変更を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3926357402982764
• License:
• Abstract: Physics-Informed Neural Networks (PINNs) have emerged as an influential technology, merging the swift and automated capabilities of machine learning with the precision and dependability of simulations grounded in theoretical physics. PINNs are often employed to solve algebraic or differential equations to replace some or even all steps of multi-stage computational workflows, leading to their significant speed-up. However, wide adoption of PINNs is still hindered by reliability issues, particularly at extreme ends of the input parameter ranges. In this study, we demonstrate this in the context of a system of coupled non-linear differential reaction-diffusion and heat transfer equations related to Fischer-Tropsch synthesis, which are solved by a finite-difference method with a PINN used in evaluating their source terms. It is shown that the testing strategies traditionally used to assess the accuracy of neural networks as function approximators can overlook the peculiarities which ultimately cause instabilities of the finite-difference solver. We propose a domain knowledge-based modifications to the PINN architecture ensuring its correct asymptotic behavior. When combined with an improved numerical scheme employed as an initial guess generator, the proposed modifications are shown to recover the overall stability of the simulations, while preserving the speed-up brought by PINN as the workflow component. We discuss the possible applications of the proposed hybrid transport equation solver in context of chemical reactors simulations.
• Abstract（参考訳）: 物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)は、機械学習の迅速かつ自動化された能力と、理論物理学に根ざしたシミュレーションの精度と信頼性を融合して、影響力のある技術として登場した。 PINNは代数方程式や微分方程式を解くためによく使われ、多段階の計算ワークフローの幾つかまたはそれ以上のステップを置き換えることで、その大幅な高速化につながっている。 しかし、PINNの広範な採用は信頼性の問題、特に入力パラメータ範囲の極端ではまだ妨げられている。 本研究では,フィッシャー・トロプシュ合成に関する非線型微分反応拡散系と熱伝達方程式を結合した系において,これらをPINNを用いた有限差分法で解いた。 関数近似器としてニューラルネットワークの精度を評価するために伝統的に用いられてきたテスト戦略は、最終的に有限差分解器の不安定性を引き起こす特異性を見落としることができる。 ドメイン知識に基づくPINNアーキテクチャの変更を提案する。 初期推定器として用いられる改良された数値スキームと組み合わせることで、提案手法は、PINNがワークフローコンポーネントとしてもたらすスピードアップを保ちながら、シミュレーションの全体的な安定性を回復する。 本稿では, 化学反応器シミュレーションにおけるハイブリッド輸送方程式解法の可能性について論じる。

関連論文リスト

• Equation identification for fluid flows via physics-informed neural networks [46.29203572184694]
  回転流を伴う2次元バーガー方程式のパラメトリックスリープに基づく逆PINNに対する新しいベンチマーク問題を提案する。 本稿では,一階最適化と二階最適化を交互に行う新しい戦略が,パラメータ推定の典型的な一階最適化よりも優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-30T13:17:57Z)
• NeuroSEM: A hybrid framework for simulating multiphysics problems by coupling PINNs and spectral elements [7.704598780320887]
  本研究では、PINNと高忠実度スペクトル要素法(SEM)を融合したハイブリッドフレームワークであるNeuroSEMを紹介した。 NeuroSEMはPINNとSEMの両方の強度を活用し、多物理問題に対する堅牢な解決策を提供する。 キャビティフローおよびシリンダーを過ぎる流れにおける熱対流に対するNeuroSEMの有効性と精度を実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-30T22:01:14Z)
• Multifidelity domain decomposition-based physics-informed neural networks and operators for time-dependent problems [40.46280139210502]
  多重忠実積層PINNとドメイン分解に基づく有限基底PINNの組み合わせを用いる。 ドメイン分解アプローチは、PINNと重ね合わせのPINNアプローチを明らかに改善する。 FBPINNアプローチは、多要素物理インフォームド・ディープ・オペレーター・ネットワークに拡張可能であることが実証された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-15T18:32:53Z)
• RANS-PINN based Simulation Surrogates for Predicting Turbulent Flows [3.1861308132183384]
  我々は,高レイノルズ数乱流状態における流れ場を予測するために,改良されたPINNフレームワークであるRANS-PINNを導入する。 乱流によってもたらされるさらなる複雑さを考慮するため、RANS-PINNはレイノルズ平均ナヴィエ・ストークス(RANS)の定式化に基づく2方程式渦粘性モデルを採用している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-09T16:55:49Z)
• Mixed formulation of physics-informed neural networks for thermo-mechanically coupled systems and heterogeneous domains [0.0]
  物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)は境界値問題を解決するための新しいツールである。 近年の研究では、多くの工学的問題に対して損失関数を設計する際には、一階微分を使い、強い形式と弱い形式の方程式を組み合わせることにより、はるかに精度が向上することが示されている。 本研究では,多物理問題,特に定常熱力学的に結合した方程式系を解くために混合定式化を適用することを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-09T21:56:59Z)
• Tunable Complexity Benchmarks for Evaluating Physics-Informed Neural Networks on Coupled Ordinary Differential Equations [64.78260098263489]
  本研究では,より複雑に結合した常微分方程式(ODE)を解く物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)の能力を評価する。 PINNの複雑性が増大するにつれて,これらのベンチマークに対する正しい解が得られないことが示される。 PINN損失のラプラシアンは,ネットワーク容量の不足,ODEの条件の低下,局所曲率の高さなど,いくつかの理由を明らかにした。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-14T15:01:32Z)
• Auto-PINN: Understanding and Optimizing Physics-Informed Neural Architecture [77.59766598165551]
  物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)は、ディープラーニングのパワーを科学計算にもたらし、科学と工学の実践に革命をもたらしている。 本稿では,ニューラル・アーキテクチャ・サーチ(NAS)手法をPINN設計に適用したAuto-PINNを提案する。 標準PDEベンチマークを用いた包括的事前実験により、PINNの構造と性能の関係を探索することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-27T03:24:31Z)
• Message Passing Neural PDE Solvers [60.77761603258397]
  我々は、バックプロップ最適化されたニューラル関数近似器で、グラフのアリーデザインのコンポーネントを置き換えるニューラルメッセージパッシング解決器を構築した。 本稿では, 有限差分, 有限体積, WENOスキームなどの古典的手法を表現的に含んでいることを示す。 本研究では, 異なる領域のトポロジ, 方程式パラメータ, 離散化などにおける高速, 安定, 高精度な性能を, 1次元, 2次元で検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-07T17:47:46Z)
• Physics-Informed Neural Network Method for Solving One-Dimensional Advection Equation Using PyTorch [0.0]
  PINNのアプローチは、最適化の強い制約としてPDEを尊重しながらニューラルネットワークのトレーニングを可能にします。 標準的な小規模循環シミュレーションでは、従来のアプローチは乱流拡散モデルの効果とほぼ同じ大きさの擬似拡散効果を組み込むことが示されている。 テストされた全てのスキームのうち、ピンズ近似のみが結果を正確に予測した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-15T05:39:17Z)
• Large-scale Neural Solvers for Partial Differential Equations [48.7576911714538]
  偏微分方程式 (PDE) を解くことは、多くのプロセスがPDEの観点でモデル化できるため、科学の多くの分野において不可欠である。 最近の数値解法では、基礎となる方程式を手動で離散化するだけでなく、分散コンピューティングのための高度で調整されたコードも必要である。 偏微分方程式, 物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)に対する連続メッシュフリーニューラルネットワークの適用性について検討する。 本稿では,解析解に関するGatedPINNの精度と,スペクトル解法などの最先端数値解法について論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-08T13:26:51Z)
• Physics-informed deep learning for incompressible laminar flows [13.084113582897965]
  流体力学のための物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)の混合可変方式を提案する。 パラメトリック研究では、混合変数スキームがPINNのトレーニング容易性と解の精度を向上させることが示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-24T21:51:53Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。