論文の概要: Net-Zero: A Comparative Study on Neural Network Design for Climate-Economic PDEs Under Uncertainty

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.13264v1
• Date: Mon, 19 May 2025 15:46:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-20 14:57:11.710844
• Title: Net-Zero: A Comparative Study on Neural Network Design for Climate-Economic PDEs Under Uncertainty
• Title（参考訳）: Net-Zero:不確実性下における気候経済PDEのためのニューラルネットワーク設計の比較研究
• Authors: Carlos Rodriguez-Pardo, Louis Daumas, Leonardo Chiani, Massimo Tavoni,
• Abstract要約: 複数の緩和経路を考慮に入れた継続的内在的成長経済モデルを構築した。 我々は、有限差分生成ソリューションに対して、いくつかのニューラルネットワークアーキテクチャをベンチマークする。 この結果から,適切なニューラルネットワーク選択が解の精度と計算効率に大きな影響を及ぼすことが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Climate-economic modeling under uncertainty presents significant computational challenges that may limit policymakers' ability to address climate change effectively. This paper explores neural network-based approaches for solving high-dimensional optimal control problems arising from models that incorporate ambiguity aversion in climate mitigation decisions. We develop a continuous-time endogenous-growth economic model that accounts for multiple mitigation pathways, including emission-free capital and carbon intensity reductions. Given the inherent complexity and high dimensionality of these models, traditional numerical methods become computationally intractable. We benchmark several neural network architectures against finite-difference generated solutions, evaluating their ability to capture the dynamic interactions between uncertainty, technology transitions, and optimal climate policy. Our findings demonstrate that appropriate neural architecture selection significantly impacts both solution accuracy and computational efficiency when modeling climate-economic systems under uncertainty. These methodological advances enable more sophisticated modeling of climate policy decisions, allowing for better representation of technology transitions and uncertainty-critical elements for developing effective mitigation strategies in the face of climate change.
• Abstract（参考訳）: 不確実性の下での気候・経済モデリングは、政策立案者の気候変動に効果的に対処する能力を制限する重要な計算上の課題を示す。 本稿では、気候緩和決定にあいまいさ回避を組み込んだモデルから生じる高次元最適制御問題の解法について検討する。 我々は,排出自由資本や炭素強度の低減など,複数の緩和経路を考慮に入れた継続的内因性成長経済モデルを構築した。 これらのモデルの本質的な複雑さと高次元性を考えると、従来の数値法は計算的に難解になる。 いくつかのニューラルネットワークアーキテクチャを、有限差分生成ソリューションに対してベンチマークし、不確実性、技術遷移、最適な気候政策の間の動的相互作用をキャプチャする能力を評価する。 その結果, 適切なニューラルネットワーク選択は, 不確実性の下での気候・経済システムのモデル化において, 解の精度と計算効率に大きな影響を及ぼすことがわかった。 これらの方法論の進歩は、より洗練された気候変動政策決定のモデリングを可能にし、気候変動に直面した効果的な緩和戦略を開発するための技術移行と不確実性クリティカルな要素のより良い表現を可能にした。

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