論文の概要: A Physics-Informed Convolutional Long Short Term Memory Statistical Model for Fluid Thermodynamics Simulations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.10919v1
• Date: Fri, 16 May 2025 06:47:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-19 14:36:14.195132
• Title: A Physics-Informed Convolutional Long Short Term Memory Statistical Model for Fluid Thermodynamics Simulations
• Title（参考訳）: 流体熱力学シミュレーションのための物理インフォームド畳み込み長短期記憶統計モデル
• Authors: Luca Menicali, Andrew Grace, David H. Richter, Stefano Castruccio,
• Abstract要約: 流体熱力学の直接数値シミュレーションは計算的に禁止されている。 本稿では、対流の標準例であるRBCの物理インフォームドアーキテクチャを提案する。 推論は、解釈可能性を確保するために、支配的偏微分方程式に対して罰せられる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Fluid thermodynamics underpins atmospheric dynamics, climate science, industrial applications, and energy systems. However, direct numerical simulations (DNS) of such systems are computationally prohibitive. To address this, we present a novel physics-informed spatio-temporal surrogate model for Rayleigh-B\'enard convection (RBC), a canonical example of convective fluid flow. Our approach combines convolutional neural networks for spatial feature extraction with an innovative recurrent architecture inspired by large language models, comprising a context builder and a sequence generator to capture temporal dynamics. Inference is penalized with respect to the governing partial differential equations to ensure physical interpretability. Given the sensitivity of turbulent convection to initial conditions, we quantify uncertainty using a conformal prediction framework. This model replicates key features of RBC dynamics while significantly reducing computational cost, offering a scalable alternative to DNS for long-term simulations.
• Abstract（参考訳）: 流体熱力学は、大気力学、気候科学、産業応用、エネルギーシステムを支える。 しかし、そのようなシステムの直接数値シミュレーション(DNS)は計算が禁止されている。 そこで本研究では,レイリー・ブエナード対流(RBC)の物理インフォームド時空間代理モデルを提案する。 提案手法は,空間的特徴抽出のための畳み込みニューラルネットワークと,時間的ダイナミクスを捉えるコンテキストビルダとシーケンスジェネレータからなる,大規模言語モデルにインスパイアされた革新的な再帰的アーキテクチャを組み合わせる。 推論は、物理的解釈可能性を保証するために、支配的偏微分方程式に対して罰せられる。 乱流対流の初期条件に対する感度を考慮し、共形予測フレームワークを用いて不確かさを定量化する。 このモデルはRBCの力学の重要な特徴を再現し、計算コストを大幅に削減し、長期シミュレーションのためのDNSに代わるスケーラブルな代替手段を提供する。

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