論文の概要: Solving Turbulent Rayleigh-Bénard Convection using Fourier Neural Operators

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.16209v1
• Date: Mon, 27 Jan 2025 17:01:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-28 13:54:14.668060
• Title: Solving Turbulent Rayleigh-Bénard Convection using Fourier Neural Operators
• Title（参考訳）: フーリエニューラル演算子を用いたレイリー・ベナード対流の解法
• Authors: Michiel Straat, Thorben Markmann, Barbara Hammer,
• Abstract要約: 我々は自然と産業で発生する対流過程のモデルを訓練する。 流体力学におけるFNO置換体の予測精度とモデル特性を比較した。 FNOモデルは、RBCのフロー制御のような下流タスクで使用される可能性が高い。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.248022697109535
• License:
• Abstract: We train Fourier Neural Operator (FNO) surrogate models for Rayleigh-B\'enard Convection (RBC), a model for convection processes that occur in nature and industrial settings. We compare the prediction accuracy and model properties of FNO surrogates to two popular surrogates used in fluid dynamics: the Dynamic Mode Decomposition and the Linearly-Recurrent Autoencoder Network. We regard Direct Numerical Simulations (DNS) of the RBC equations as the ground truth on which the models are trained and evaluated in different settings. The FNO performs favorably when compared to the DMD and LRAN and its predictions are fast and highly accurate for this task. Additionally, we show its zero-shot super-resolution ability for the convection dynamics. The FNO model has a high potential to be used in downstream tasks such as flow control in RBC.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,自然環境と産業環境下で発生する対流過程のモデルであるレイリー・ブエナード対流 (RBC) に対して,フーリエニューラル演算子 (FNO) シュロゲートモデルを訓練する。 流体力学におけるFNOサロゲートの予測精度とモデル特性を,動的モード分解と線形リカレントオートエンコーダネットワークという2つの一般的なサロゲートと比較した。 我々は,RBC方程式の直接数値シミュレーション(DNS)を,モデルが異なる設定で訓練され,評価される基礎的真実とみなす。 FNOはDMDやLRANと比較して良好に動作し、その予測は高速で高精度である。 さらに、対流力学のゼロショット超解像能を示す。 FNOモデルは、RBCのフロー制御のような下流タスクで使用される可能性が高い。

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