論文の概要: Causal Multi-fidelity Surrogate Forward and Inverse Models for ICF Implosions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.05510v1
• Date: Fri, 05 Sep 2025 21:39:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-09 14:07:03.555247
• Title: Causal Multi-fidelity Surrogate Forward and Inverse Models for ICF Implosions
• Title（参考訳）: ICFインロジョンに対する因果多面体前向き及び逆モデル
• Authors: Tyler E. Maltba, Ben S. Southworth, Jeffrey R. Haack, Marc L. Klasky,
• Abstract要約: inertial confinement fusion (ICF) は、実験的な観測とシミュレーション入力パラメータに関する逆問題の解法を必要とする。 ここでは、ICFカプセルの重水素トリチウム(DT)界面を考察し、時間依存の放射温度駆動から界面の半径と速度のダイナミクスにマッピングする因果的、動的、多面的還元次代理を構築する。 我々は,高エネルギー密度システムの発見,設計,診断を加速するために,演算子学習,因果的アーキテクチャ,物理的帰納バイアスをいかに統合するかを示す。
• 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: Continued progress in inertial confinement fusion (ICF) requires solving inverse problems relating experimental observations to simulation input parameters, followed by design optimization. However, such high dimensional dynamic PDE-constrained optimization problems are extremely challenging or even intractable. It has been recently shown that inverse problems can be solved by only considering certain robust features. Here we consider the ICF capsule's deuterium-tritium (DT) interface, and construct a causal, dynamic, multifidelity reduced-order surrogate that maps from a time-dependent radiation temperature drive to the interface's radius and velocity dynamics. The surrogate targets an ODE embedding of DT interface dynamics, and is constructed by learning a controller for a base analytical model using low- and high-fidelity simulation training data with respect to radiation energy group structure. After demonstrating excellent accuracy of the surrogate interface model, we use machine learning (ML) models with surrogate-generated data to solve inverse problems optimizing radiation temperature drive to reproduce observed interface dynamics. For sparse snapshots in time, the ML model further characterizes the most informative times at which to sample dynamics. Altogether we demonstrate how operator learning, causal architectures, and physical inductive bias can be integrated to accelerate discovery, design, and diagnostics in high-energy-density systems.
• Abstract（参考訳）: 慣性凝縮核融合(ICF)の継続的な進歩は、実験的な観測に関する逆問題とシミュレーション入力パラメータ、そして設計最適化を必要とする。 しかし、そのような高次元動的PDE制約付き最適化問題は非常に困難または難解である。 近年、ある頑健な特徴を考慮すれば、逆問題も解決できることが示されている。 ここでは、ICFカプセルの重水素トリチウム(DT)界面を考察し、時間依存の放射温度駆動から界面の半径と速度のダイナミクスにマッピングする因果的、動的、多面的還元次代理を構築する。 このサロゲートはDT界面ダイナミクスのODE埋め込みを目標とし、放射エネルギー群構造に関する低・高忠実なシミュレーショントレーニングデータを用いてベース解析モデルのコントローラを学習して構築する。 代理インタフェースモデルの精度を良好に証明した後、サロゲート生成データを用いた機械学習(ML)モデルを用いて、放射温度を最適化し、観察されたインターフェースダイナミクスを再現する逆問題を解決する。 時間のスパーススナップショットでは、MLモデルはさらに、ダイナミックスをサンプリングする最も情報性の高い時間を特徴付ける。 また, 高エネルギー密度システムの発見, 設計, 診断を加速するために, 演算子学習, 因果的アーキテクチャ, 物理的帰納バイアスをいかに統合するかを実証する。

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