論文の概要: Stable Port-Hamiltonian Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.02480v1
• Date: Tue, 04 Feb 2025 16:57:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 14:57:30.911029
• Title: Stable Port-Hamiltonian Neural Networks
• Title（参考訳）: 安定ポート-ハミルトンニューラルネットワーク
• Authors: Fabian J. Roth, Dominik K. Klein, Maximilian Kannapinn, Jan Peters, Oliver Weeger,
• Abstract要約: 本稿では,エネルギー保存や散逸の物理的バイアスを組み込んだ機械学習アーキテクチャである,安定なポート・ハミルトンニューラルネットワークを提案する。 実例と実世界の計測データによる評価は、スパースデータからモデルを一般化する能力を示している。 データ駆動サロゲートモデリングに対するモデルの可能性は、マルチ物理シミュレーションデータへの適用において強調される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.888451750172404
• License:
• Abstract: In recent years, nonlinear dynamic system identification using artificial neural networks has garnered attention due to its manifold potential applications in virtually all branches of science and engineering. However, purely data-driven approaches often struggle with extrapolation and may yield physically implausible forecasts. Furthermore, the learned dynamics can exhibit instabilities, making it difficult to apply such models safely and robustly. This article proposes stable port-Hamiltonian neural networks, a machine learning architecture that incorporates the physical biases of energy conservation or dissipation while guaranteeing global Lyapunov stability of the learned dynamics. Evaluations with illustrative examples and real-world measurement data demonstrate the model's ability to generalize from sparse data, outperforming purely data-driven approaches and avoiding instability issues. In addition, the model's potential for data-driven surrogate modeling is highlighted in application to multi-physics simulation data.
• Abstract（参考訳）: 近年, ニューラルネットワークを用いた非線形力学系同定が注目されている。 しかし、純粋にデータ駆動のアプローチは外挿に苦しむことが多く、物理的に理解できない予測をもたらす可能性がある。 さらに、学習力学は不安定性を示すことができ、そのようなモデルを安全かつ堅牢に適用することは困難である。 本稿では、学習力学のグローバルなリプノフ安定性を確保しつつ、エネルギー保存や散逸の物理的バイアスを取り入れた機械学習アーキテクチャである安定ポート・ハミルトンニューラルネットワークを提案する。 実証的な例と実世界の測定データによる評価は、スパースデータからモデルを一般化し、純粋にデータ駆動アプローチを上回り、不安定な問題を避ける能力を示している。 さらに,マルチ物理シミュレーションデータに適用したデータ駆動サロゲートモデリングの可能性を強調した。

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