論文の概要: Data-driven Modeling of Parameterized Nonlinear Fluid Dynamical Systems with a Dynamics-embedded Conditional Generative Adversarial Network
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.17978v1
- Date: Mon, 23 Dec 2024 20:50:20 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-25 15:53:56.985849
- Title: Data-driven Modeling of Parameterized Nonlinear Fluid Dynamical Systems with a Dynamics-embedded Conditional Generative Adversarial Network
- Title（参考訳）: 動的組込み条件生成逆数ネットワークを用いたパラメータ化非線形流体力学系のデータ駆動モデリング
- Authors: Abdolvahhab Rostamijavanani, Shanwu Li, Yongchao Yang,
- Abstract要約: 本稿では,動的生成条件付きGAN(Dyn-cGAN)を代理モデルとして,パラメータ化非線形流体力学系を正確に予測する。
学習したDyn-cGANモデルはシステムの流れ場を正確に予測するためにシステムパラメータを考慮に入れている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License:
- Abstract: This work presents a data-driven solution to accurately predict parameterized nonlinear fluid dynamical systems using a dynamics-generator conditional GAN (Dyn-cGAN) as a surrogate model. The Dyn-cGAN includes a dynamics block within a modified conditional GAN, enabling the simultaneous identification of temporal dynamics and their dependence on system parameters. The learned Dyn-cGAN model takes into account the system parameters to predict the flow fields of the system accurately. We evaluate the effectiveness and limitations of the developed Dyn-cGAN through numerical studies of various parameterized nonlinear fluid dynamical systems, including flow over a cylinder and a 2-D cavity problem, with different Reynolds numbers. Furthermore, we examine how Reynolds number affects the accuracy of the predictions for both case studies. Additionally, we investigate the impact of the number of time steps involved in the process of dynamics block training on the accuracy of predictions, and we find that an optimal value exists based on errors and mutual information relative to the ground truth.
- Abstract（参考訳）: 本研究では, 動的生成条件付きGAN(Dyn-cGAN)を代理モデルとして, パラメータ化非線形流体力学系を正確に予測する。
Dyn-cGANは、修正された条件付きGAN内の動的ブロックを含み、時間的ダイナミクスの同時同定とシステムパラメータへの依存を可能にする。
学習したDyn-cGANモデルはシステムの流れ場を正確に予測するためにシステムパラメータを考慮に入れている。
我々は,シリンダ上の流れや2次元キャビティ問題を含む様々なパラメータ化非線形流体力学系の数値的研究を通じて,開発されたDyn-cGANの有効性と限界をReynolds数で評価した。
さらに,レイノルズ数がどのように予測精度に影響を及ぼすかを検討した。
さらに, 動的ブロック学習における時間ステップの回数が予測精度に及ぼす影響について検討し, 誤差や相互情報に基づいて最適値が存在することを確認した。
関連論文リスト
- Learning Controlled Stochastic Differential Equations [61.82896036131116]
本研究では,非一様拡散を伴う連続多次元非線形微分方程式のドリフト係数と拡散係数の両方を推定する新しい手法を提案する。
我々は、(L2)、(Linfty)の有限サンプル境界や、係数の正則性に適応する学習率を持つリスクメトリクスを含む、強力な理論的保証を提供する。
当社のメソッドはオープンソースPythonライブラリとして利用可能です。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-04T11:09:58Z) - Deep Generative Modeling for Identification of Noisy, Non-Stationary Dynamical Systems [3.1484174280822845]
非線形・雑音・非自律力学系に対する擬似常微分方程式(ODE)モデルを求めることに集中する。
提案手法は,SINDyとSINDy(非線形力学のスパース同定)を結合し,スパースODEの時間変化係数をモデル化する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-02T23:00:00Z) - Towards Model Discovery Using Domain Decomposition and PINNs [44.99833362998488]
物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)と有限基底物理インフォームドニューラルネットワーク(FBPINN)の2つの手法の性能評価を行った。
バニラPINN法と比較して,準定常時間領域のみのデータがほとんどない場合であっても,FBPINN法の方が優れた性能を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-02T14:38:37Z) - Data-Driven Characterization of Latent Dynamics on Quantum Testbeds [0.23408308015481663]
我々は、パラメータ化された元項でリンドブラッドマスター方程式によって記述された量子系の力学方程式を拡大する。
本稿では,線形演算子に基づいてパラメータ化された発散潜在力学からユニタリを学習し,区別する拡張を保存する構造について考察する。
我々は、我々の解釈、構造保存、非線形モデルがリンドブラッドマスター方程式の予測精度を向上させることを実証した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-18T09:28:44Z) - Capturing dynamical correlations using implicit neural representations [85.66456606776552]
実験データから未知のパラメータを復元するために、モデルハミルトンのシミュレーションデータを模倣するために訓練されたニューラルネットワークと自動微分を組み合わせた人工知能フレームワークを開発する。
そこで本研究では, 実時間から多次元散乱データに適用可能な微分可能なモデルを1回だけ構築し, 訓練する能力について述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-08T07:55:36Z) - Reduced order modeling of parametrized systems through autoencoders and
SINDy approach: continuation of periodic solutions [0.0]
本研究は,ROM構築と動的識別の低減を組み合わせたデータ駆動型非侵入型フレームワークを提案する。
提案手法は、非線形力学(SINDy)のパラメトリックスパース同定によるオートエンコーダニューラルネットワークを利用して、低次元力学モデルを構築する。
これらは、システムパラメータの関数として周期的定常応答の進化を追跡し、過渡位相の計算を避け、不安定性と分岐を検出することを目的としている。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-13T01:57:18Z) - Capturing Actionable Dynamics with Structured Latent Ordinary
Differential Equations [68.62843292346813]
本稿では,その潜在表現内でのシステム入力の変動をキャプチャする構造付き潜在ODEモデルを提案する。
静的変数仕様に基づいて,本モデルではシステムへの入力毎の変動要因を学習し,潜在空間におけるシステム入力の影響を分離する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-02-25T20:00:56Z) - Continuous Forecasting via Neural Eigen Decomposition of Stochastic
Dynamics [47.82509795873254]
本稿では,スパース観測と適応力学を用いた逐次予測のためのニューラル固有SDEアルゴリズムを提案する。
NESDEは、スパース観測による効率的な頻繁な予測を可能にするために、力学モデルに固有分解を適用する。
我々は,MIMIC-IVデータセットにおけるヘパリン投与後の血液凝固の患者適応予測を初めて行った。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-31T22:16:50Z) - Disentangled Generative Models for Robust Prediction of System Dynamics [2.6424064030995957]
本研究では,動的システムの領域パラメータをデータ生成過程の変動要因として扱う。
教師付き不整合と因果分解のアイデアを活用することにより、生成モデルの潜在空間における力学から領域パラメータを分離することを目指す。
その結果,不整合VAEはトレーニングデータに存在しない領域パラメータ空間に適応することが示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-08-26T09:58:06Z) - Coarse-Grained Nonlinear System Identification [0.0]
本稿では,ボルテラ級数展開に基づく非線形系力学の効率的で普遍的なパラメータ化である粗粒度ダイナミクスを紹介する。
簡単な合成問題に対して,本手法の特性を実証する。
また, 実験データの1秒未満で, タングステンフィラメントのダイナミックスに対して, 非線形電圧の正確なモデルを特定することを実証した。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-14T06:45:51Z) - Liquid Time-constant Networks [117.57116214802504]
本稿では,時間連続リカレントニューラルネットワークモデルについて紹介する。
暗黙の非線形性によって学習システムの力学を宣言する代わりに、線形一階力学系のネットワークを構築する。
これらのニューラルネットワークは安定かつ有界な振る舞いを示し、ニューラル常微分方程式の族の中で優れた表現性をもたらす。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-08T09:53:35Z)
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。