論文の概要: PC-SRGAN: Physically Consistent Super-Resolution Generative Adversarial Network for General Transient Simulations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.06502v3
• Date: Tue, 12 Aug 2025 08:08:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-13 18:56:18.58213
• Title: PC-SRGAN: Physically Consistent Super-Resolution Generative Adversarial Network for General Transient Simulations
• Title（参考訳）: PC-SRGAN:一般過渡シミュレーションのための物理的に一貫性のある超解像生成対向ネットワーク
• Authors: Md Rakibul Hasan, Pouria Behnoudfar, Dan MacKinlay, Thomas Poulet,
• Abstract要約: PC-SRGANは、解釈可能なシミュレーションのための物理的整合性を確保しながら、画像の解像度を向上させる。 我々はPC-SRGANのソースコードをhttps://github.com/hasan-rakibul/PC-SRGANで公開しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4218593777811082
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Machine Learning, particularly Generative Adversarial Networks (GANs), has revolutionised Super-Resolution (SR). However, generated images often lack physical meaningfulness, which is essential for scientific applications. Our approach, PC-SRGAN, enhances image resolution while ensuring physical consistency for interpretable simulations. PC-SRGAN significantly improves both the Peak Signal-to-Noise Ratio and the Structural Similarity Index Measure compared to conventional SR methods, even with limited training data (e.g., only 13% of training data is required to achieve performance similar to SRGAN). Beyond SR, PC-SRGAN augments physically meaningful machine learning, incorporating numerically justified time integrators and advanced quality metrics. These advancements promise reliable and causal machine-learning models in scientific domains. A significant advantage of PC-SRGAN over conventional SR techniques is its physical consistency, which makes it a viable surrogate model for time-dependent problems. PC-SRGAN advances scientific machine learning by improving accuracy and efficiency, enhancing process understanding, and broadening applications to scientific research. We publicly release the complete source code of PC-SRGAN and all experiments at https://github.com/hasan-rakibul/PC-SRGAN.
• Abstract（参考訳）: 機械学習、特にGAN(Generative Adversarial Networks)は、スーパーリゾリューション(SR)に革命をもたらした。 しかし、生成した画像は物理的意味を欠くことが多く、科学的な応用に不可欠である。 我々のアプローチであるPC-SRGANは、解釈可能なシミュレーションのための物理的整合性を確保しながら、画像の解像度を向上させる。 PC-SRGANは、従来のSR法と比較して、ピーク信号対雑音比と構造類似度指標の両方を著しく改善する(例えば、SRGANと同様の性能を達成するのに訓練データの13%しか必要としない)。 SR以外にも、PC-SRGANは物理的に意味のある機械学習を強化し、数値的に正当化された時間積分器と高度な品質メトリクスを取り入れている。 これらの進歩は、科学的領域における信頼性と因果的機械学習モデルを約束する。 PC-SRGANの従来のSR技術に対する大きな利点は、その物理的整合性であり、時間依存問題に対するサロゲートモデルとして実現可能である。 PC-SRGANは、精度と効率を改善し、プロセス理解を高め、科学研究への応用を広げることで、科学的機械学習を進歩させる。 我々は、PC-SRGANのソースコードと、https://github.com/hasan-rakibul/PC-SRGANのすべての実験を公開している。

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