論文の概要: Reparameterizing 4DVAR with neural fields

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.21751v1
• Date: Fri, 26 Sep 2025 01:30:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-29 20:57:54.114689
• Title: Reparameterizing 4DVAR with neural fields
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークを用いた4DVARの再パラメータ化
• Authors: Jaemin Oh,
• Abstract要約: 本稿では,ニューラルネットワークによってパラメータ化された連続関数として全状態を表現したニューラルネットワークに基づく実装を提案する。 コルモゴロフ強制による2次元非圧縮性ナビエ-ストークス方程式の評価を行った。 多くの機械学習ベースのアプローチとは異なり、我々のフレームワークは地平線状態や再解析データへのアクセスを必要としない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4721615285883427
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Four-dimensional variational data assimilation (4DVAR) is a cornerstone of numerical weather prediction, but its cost function is difficult to optimize and computationally intensive. We propose a neural field-based reformulation in which the full spatiotemporal state is represented as a continuous function parameterized by a neural network. This reparameterization removes the time-sequential dependency of classical 4DVAR, enabling parallel-in-time optimization in parameter space. Physical constraints are incorporated directly through a physics-informed loss, simplifying implementation and reducing computational cost. We evaluate the method on the two-dimensional incompressible Navier--Stokes equations with Kolmogorov forcing. Compared to a baseline 4DVAR implementation, the neural reparameterized variants produce more stable initial condition estimates without spurious oscillations. Notably, unlike most machine learning-based approaches, our framework does not require access to ground-truth states or reanalysis data, broadening its applicability to settings with limited reference information.
• Abstract（参考訳）: 4次元変動データ同化(4DVAR)は数値気象予測の基盤となっているが、そのコスト関数の最適化と計算集約は困難である。 ニューラルネットワークによってパラメータ化される連続関数として、全時空間状態が表現される、ニューラルネットワークに基づく再構成を提案する。 この再パラメータ化は、古典的な4DVARの時系列依存性を排除し、パラメータ空間における並列時間最適化を可能にする。 物理的制約は、物理情報損失によって直接組み込まれ、実装を簡素化し、計算コストを削減できる。 コルモゴロフ強制による2次元非圧縮性ナビエ-ストークス方程式の評価を行った。 ベースラインの4DVAR実装と比較して、ニューラルリパラメータ化された変種は、刺激的な振動を伴わないより安定した初期条件推定を生成する。 特に、多くの機械学習ベースのアプローチとは異なり、我々のフレームワークは地平線状態や再解析データへのアクセスを必要とせず、参照情報に制限のある設定に適用性を広げている。

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