論文の概要: JAX-MPM: A Learning-Augmented Differentiable Meshfree Framework for GPU-Accelerated Lagrangian Simulation and Geophysical Inverse Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.04192v1
• Date: Sun, 06 Jul 2025 00:00:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-08 15:46:35.061507
• Title: JAX-MPM: A Learning-Augmented Differentiable Meshfree Framework for GPU-Accelerated Lagrangian Simulation and Geophysical Inverse Modeling
• Title（参考訳）: JAX-MPM:GPU加速ラグランジアンシミュレーションと地球物理逆モデリングのための学習拡張型微分メッシュフリーフレームワーク
• Authors: Honghui Du, QiZhi He,
• Abstract要約: JAX-MPMはラグランジアン・ユーレリアのハイブリッドフレームワークにおいて,メッシュフリーで微分可能な解法である。 JAX-MPMは、材料点法(MPM)に基づいて構築され、JAXコンピューティングフレームワークを用いて実装されている。 JAX-MPMをダム破壊や粒状崩壊など,いくつかの2次元および3次元のベンチマークで検証し,その精度と性能を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.450261153230204
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Differentiable programming that enables automatic differentiation through simulation pipelines has emerged as a powerful paradigm in scientific computing, supporting both forward and inverse modeling and facilitating integration with deep learning frameworks. We present JAX-MPM, a general-purpose differentiable meshfree solver within a hybrid Lagrangian-Eulerian framework, tailored for simulating complex continuum mechanics involving large deformations, frictional contact, and inelastic material behavior, with emphasis on geomechanics and geophysical hazard applications. Built on the material point method (MPM) and implemented using the JAX computing framework, JAX-MPM is fully differentiable and GPU-accelerated, enabling efficient gradient-based optimization directly through time-stepping solvers. It supports joint training of physical models and neural networks, allowing the learning of embedded closures and neural constitutive models. We validate JAX-MPM on several 2D and 3D benchmarks, including dam-breaks and granular collapses, demonstrating its accuracy and performance. A high-resolution 3D granular cylinder collapse with 2.7 million particles completes 1000 steps in ~22 seconds (single precision) and ~98 seconds (double precision) on a single GPU. Beyond forward modeling, we demonstrate inverse modeling capabilities such as velocity field reconstruction and spatially varying friction estimation. These results establish JAX-MPM as a unified, scalable platform for differentiable meshfree simulation and data-driven geomechanical inference.
• Abstract（参考訳）: シミュレーションパイプラインによる自動微分を可能にする微分プログラミングは、科学計算において強力なパラダイムとして登場し、前方と逆モデリングの両方をサポートし、ディープラーニングフレームワークとの統合を容易にする。 本稿では,大規模変形,摩擦接触,非弾性材料挙動を含む複雑な連続体力学をシミュレーションするための,ハイブリッドラグランジアン・ユーレリアフレームワーク内の汎用微分可能なメッシュフリーソルバであるJAX-MPMについて述べる。 JAX-MPMは、材料点法(MPM)に基づいて構築され、JAXコンピューティングフレームワークを用いて実装されている。 物理モデルとニューラルネットワークの合同トレーニングをサポートし、埋め込みクロージャとニューラルネットワーク構成モデルの学習を可能にする。 JAX-MPMをダム破壊や粒状崩壊など,いくつかの2次元および3次元のベンチマークで検証し,その精度と性能を実証した。 270万の粒子からなる高解像度の3D粒状シリンダー崩壊は、1つのGPU上で1000ステップ(単一精度)と98秒(二重精度)で完了する。 前方モデリング以外にも,速度場再構成や空間的に異なる摩擦推定などの逆モデリング機能を示す。 これらの結果から,JAX-MPMはメッシュフリーなシミュレーションとデータ駆動ジオメカニカル推論のための統一的でスケーラブルなプラットフォームとして確立された。

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