Fugu-MT 論文翻訳(概要): Inverse Design with Dynamic Mode Decomposition

論文の概要: Inverse Design with Dynamic Mode Decomposition

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.09490v1
Date: Thu, 13 Feb 2025 16:57:07 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-02-14 13:47:10.190681
Title: Inverse Design with Dynamic Mode Decomposition
Title（参考訳）: 動的モード分解による逆設計
Authors: Yunpeng Zhu, Liangliang Cheng, Anping Jing, Hanyu Huo, Ziqiang Lang, Bo Zhang, J. Nathan Kutz,
Abstract要約: 本稿では,科学・工学における逆設計の自動化のための計算効率の良い手法を提案する。提案した逆設計動的モード合成(ID-DMD)アルゴリズムは計算された低次元部分空間を利用する。アーキテクチャはまた、ID-DMDのランダム化アルゴリズムを用いて、大規模な設計問題に効率的にスケールすることができる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.612490947810796
License:
Abstract: We introduce a computationally efficient method for the automation of inverse design in science and engineering. Based on simple least-square regression, the underlying dynamic mode decomposition algorithm can be used to construct a low-rank subspace spanning multiple experiments in parameter space. The proposed inverse design dynamic mode composition (ID-DMD) algorithm leverages the computed low-dimensional subspace to enable fast digital design and optimization on laptop-level computing, including the potential to prescribe the dynamics themselves. Moreover, the method is robust to noise, physically interpretable, and can provide uncertainty quantification metrics. The architecture can also efficiently scale to large-scale design problems using randomized algorithms in the ID-DMD. The simplicity of the method and its implementation are highly attractive in practice, and the ID-DMD has been demonstrated to be an order of magnitude more accurate than competing methods while simultaneously being 3-5 orders faster on challenging engineering design problems ranging from structural vibrations to fluid dynamics. Due to its speed, robustness, interpretability, and ease-of-use, ID-DMD in comparison with other leading machine learning methods represents a significant advancement in data-driven methods for inverse design and optimization, promising a paradigm shift in how to approach inverse design in practice.
Abstract（参考訳）: 本稿では,科学・工学における逆設計の自動化のための計算効率の良い手法を提案する。単純な最小二乗回帰に基づいて、基礎となる動的モード分解アルゴリズムを用いて、パラメータ空間における複数の実験にまたがる低ランク部分空間を構築することができる。提案した逆設計動的モード合成(ID-DMD)アルゴリズムは、計算された低次元部分空間を利用して、高速なディジタル設計とラップトップレベルのコンピューティングにおける最適化を可能にする。さらに、この手法はノイズに対して堅牢であり、物理的に解釈可能であり、不確実な定量化指標を提供することができる。アーキテクチャはまた、ID-DMDのランダム化アルゴリズムを用いて、大規模な設計問題に効率的にスケールすることができる。この手法の単純さと実装は実際は非常に魅力的であり、ID-DMDは競合する手法よりも桁違いに正確であると同時に、構造振動から流体力学まで、挑戦的な設計上の問題に対して3～5桁高速であることを示した。その速度、堅牢性、解釈可能性、使いやすさのため、ID-DMDは他の主要な機械学習手法と比較すると、逆設計と最適化のためのデータ駆動手法が大幅に進歩しており、実際には逆設計にアプローチする方法のパラダイムシフトを約束している。

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