Fugu-MT 論文翻訳(概要): From Initial Data to Boundary Layers: Neural Networks for Nonlinear Hyperbolic Conservation Laws

論文の概要: From Initial Data to Boundary Layers: Neural Networks for Nonlinear Hyperbolic Conservation Laws

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.01453v1
Date: Mon, 02 Jun 2025 09:12:13 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-06-04 21:47:34.11484
Title: From Initial Data to Boundary Layers: Neural Networks for Nonlinear Hyperbolic Conservation Laws
Title（参考訳）: 初期データから境界層へ:非線形双曲保存法のためのニューラルネットワーク
Authors: Igor Ciril, Khalil Haddaoui, Yohann Tendero,
Abstract要約: ニューラルネットワークを用いた非線形厳密な双曲保存則に対する初期境界値問題に対するエントロピー解の近似に対処する。トレーニング中の高速収束と正確な予測を組み合わせた、効率的で信頼性の高い学習アルゴリズムの設計のための、汎用的で体系的なフレームワークが導入された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
Abstract: We address the approximation of entropy solutions to initial-boundary value problems for nonlinear strictly hyperbolic conservation laws using neural networks. A general and systematic framework is introduced for the design of efficient and reliable learning algorithms, combining fast convergence during training with accurate predictions. The methodology is assessed through a series of one-dimensional scalar test cases, highlighting its potential applicability to more complex industrial scenarios.
Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークを用いた非線形厳密な双曲保存則に対する初期境界値問題に対するエントロピー解の近似に対処する。トレーニング中の高速収束と正確な予測を組み合わせた、効率的で信頼性の高い学習アルゴリズムの設計のための、汎用的で体系的なフレームワークが導入された。この方法論は、一連の1次元スカラーテストケースを通じて評価され、より複雑な工業シナリオへの適用可能性を強調している。

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