論文の概要: DeepRTE: Pre-trained Attention-based Neural Network for Radiative Tranfer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.23190v2
• Date: Tue, 03 Jun 2025 15:56:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-04 16:31:03.667953
• Title: DeepRTE: Pre-trained Attention-based Neural Network for Radiative Tranfer
• Title（参考訳）: DeepRTE: 放射型トレーサのための事前学習された注意に基づくニューラルネットワーク
• Authors: Yekun Zhu, Min Tang, Zheng Ma,
• Abstract要約: 我々は、定常放射移動方程式(RTE)に対処するために、DeepRTEと呼ばれる新しいニューラルネットワークアプローチを提案する。 我々のDeepRTEフレームワークは定常RTEの解法に優れた計算効率を示す。 DeepRTEは、特にマルチヘッドアテンションなどのメカニズムが組み込まれているため、パラメータが大幅に少ない高い精度を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5335723405425714
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we propose a novel neural network approach, termed DeepRTE, to address the steady-state Radiative Transfer Equation (RTE). The RTE is a differential-integral equation that governs the propagation of radiation through a participating medium, with applications spanning diverse domains such as neutron transport, atmospheric radiative transfer, heat transfer, and optical imaging. Our DeepRTE framework demonstrates superior computational efficiency for solving the steady-state RTE, surpassing traditional methods and existing neural network approaches. This efficiency is achieved by embedding physical information through derivation of the RTE and mathematically-informed network architecture. Concurrently, DeepRTE achieves high accuracy with significantly fewer parameters, largely due to its incorporation of mechanisms such as multi-head attention. Furthermore, DeepRTE is a mesh-free neural operator framework with inherent zero-shot capability. This is achieved by incorporating Green's function theory and pre-training with delta-function inflow boundary conditions into both its architecture design and training data construction. The efficacy of the proposed approach is substantiated through comprehensive numerical experiments.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,新しいニューラルネットワーク手法であるDeepRTEを提案する。 RTEは、中性子輸送、大気放射移動、熱伝達、光学イメージングなどの様々な領域にまたがる、放射の伝播を管理する微分積分方程式である。 我々のDeepRTEフレームワークは、従来の手法や既存のニューラルネットワークアプローチを超越して、定常RTEを解決するための優れた計算効率を示す。 この効率性は、RTEと数学的にインフォームドされたネットワークアーキテクチャの導出により、物理情報を埋め込むことによって達成される。 同時に、DeepRTEは、非常に少ないパラメータで高い精度を達成する。 さらにDeepRTEは、本質的にゼロショット機能を備えたメッシュフリーなニューラルオペレータフレームワークである。 これはグリーンの関数理論とデルタ関数のインフロー境界条件による事前学習をアーキテクチャ設計とトレーニングデータ構築の両方に組み込むことによって達成される。 提案手法の有効性は包括的数値実験により実証された。

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