論文の概要: Mass Conservation on Rails -- Rethinking Physics-Informed Learning of Ice Flow Vector Fields
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.06286v1
- Date: Tue, 07 Oct 2025 00:41:01 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-09 16:41:20.098345
- Title: Mass Conservation on Rails -- Rethinking Physics-Informed Learning of Ice Flow Vector Fields
- Title（参考訳）: Railsの質量保存 -氷流ベクトル場の物理インフォームドラーニングを再考する
- Authors: Kim Bente, Roman Marchant, Fabio Ramos,
- Abstract要約: ベクトル計算のトリックによって局所的な質量保存を正確に行うニューラルネットワーク(NN)を提案する。
Byrd Glacier上での氷束上のNN, PINN, および非拘束NNの比較では, 「レール上の大量保存」の方が信頼性の高い推定値が得られることが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.994635007851795
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: To reliably project future sea level rise, ice sheet models require inputs that respect physics. Embedding physical principles like mass conservation into models that interpolate Antarctic ice flow vector fields from sparse & noisy measurements not only promotes physical adherence but can also improve accuracy and robustness. While physics-informed neural networks (PINNs) impose physics as soft penalties, offering flexibility but no physical guarantees, we instead propose divergence-free neural networks (dfNNs), which enforce local mass conservation exactly via a vector calculus trick. Our comparison of dfNNs, PINNs, and unconstrained NNs on ice flux interpolation over Byrd Glacier suggests that "mass conservation on rails" yields more reliable estimates, and that directional guidance, a learning strategy leveraging continent-wide satellite velocity data, boosts performance across models.
- Abstract（参考訳）: 将来の海面上昇を確実に予測するためには、氷床モデルは物理学を尊重する入力を必要とする。
質量保存のような物理原理を南極の氷流ベクトル場をスパースとノイズの測定から補間するモデルに組み込むことは、物理的付着を促進するだけでなく、精度と堅牢性を向上させることができる。
物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)は物理をソフトペナルティとして課すが、柔軟性は提供されないが物理的保証はない。
byrd Glacier による氷束補間における dfNN や PINN および 未拘束NN の比較では、「レール上の質量保存」 はより信頼性の高い推定値となり、大陸規模の衛星速度データを活用する学習戦略である方向性誘導がモデル全体の性能を向上させることが示唆されている。
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