論文の概要: Pseudo-Physics-Informed Neural Operators: Enhancing Operator Learning from Limited Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.02682v1
• Date: Tue, 04 Feb 2025 19:50:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-06 14:24:05.959906
• Title: Pseudo-Physics-Informed Neural Operators: Enhancing Operator Learning from Limited Data
• Title（参考訳）: Pseudo-Physics-Informed Neural Operators: 限られたデータから演算子学習を促進する
• Authors: Keyan Chen, Yile Li, Da Long, Zhitong Xu, Wei Xing, Jacob Hochhalter, Shandian Zhe,
• Abstract要約: PPI-NO(Pseudo Physics-Informed Neural Operator)フレームワークを提案する。 PPI-NOは、基本微分作用素から導かれる偏微分方程式(PDE)を用いて、対象系に対する代理物理系を構築する。 このフレームワークは,データ共有シナリオにおける標準演算子学習モデルの精度を大幅に向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.835190275166408
• License:
• Abstract: Neural operators have shown great potential in surrogate modeling. However, training a well-performing neural operator typically requires a substantial amount of data, which can pose a major challenge in complex applications. In such scenarios, detailed physical knowledge can be unavailable or difficult to obtain, and collecting extensive data is often prohibitively expensive. To mitigate this challenge, we propose the Pseudo Physics-Informed Neural Operator (PPI-NO) framework. PPI-NO constructs a surrogate physics system for the target system using partial differential equations (PDEs) derived from simple, rudimentary physics principles, such as basic differential operators. This surrogate system is coupled with a neural operator model, using an alternating update and learning process to iteratively enhance the model's predictive power. While the physics derived via PPI-NO may not mirror the ground-truth underlying physical laws -- hence the term ``pseudo physics'' -- this approach significantly improves the accuracy of standard operator learning models in data-scarce scenarios, which is evidenced by extensive evaluations across five benchmark tasks and a fatigue modeling application.
• Abstract（参考訳）: ニューラル作用素は代理モデリングに大きな可能性を示している。 しかし、良好なパフォーマンスのニューラル演算子をトレーニングするには、通常かなりの量のデータを必要とするため、複雑なアプリケーションでは大きな課題が生じる可能性がある。 このようなシナリオでは、詳細な物理知識は利用できないか入手が困難であり、広範囲なデータを収集することは、しばしば違法に高価である。 この課題を軽減するために,PPI-NO(Pseudo Physics-Informed Neural Operator)フレームワークを提案する。 PPI-NOは、基本微分作用素のような単純で初歩的な物理原理から導かれる偏微分方程式(PDE)を用いて、ターゲット系に対する代理物理系を構築する。 このサロゲートシステムは、モデルの予測力を反復的に増強するために、交互更新と学習プロセスを使用して、ニューラル演算子モデルと結合される。 PPI-NOによって導かれる物理は、基礎となる物理法則を反映していない可能性があるため、「擬似物理学」という用語は、データ共有シナリオにおける標準的な演算子学習モデルの精度を著しく向上させる。

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