論文の概要: Physics-constrained Gaussian Processes for Predicting Shockwave Hugoniot Curves

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.06655v1
• Date: Sat, 10 Jan 2026 18:54:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-13 19:08:00.921731
• Title: Physics-constrained Gaussian Processes for Predicting Shockwave Hugoniot Curves
• Title（参考訳）: 衝撃波ユゴニオット曲線予測のための物理制約ガウス過程
• Authors: George D. Pasparakis, Himanshu Sharma, Rushik Desai, Chunyu Li, Alejandro Strachan, Lori Graham-Brady, Michael D. Shields,
• Abstract要約: ヒューゴニオット曲線に沿った衝撃物質状態を予測するための物理制約付きガウス過程回帰フレームワークを開発した。 このフレームワークは、予測の不確実性を定量化しながら、十分な精度でヒューゴニオット曲線を再現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.92721695835137
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A physics-constrained Gaussian Process regression framework is developed for predicting shocked material states along the Hugoniot curve using data from a small number of shockwave simulations. The proposed Gaussian process employs a probabilistic Taylor series expansion in conjunction with the Rankine-Hugoniot jump conditions between the various shocked material states to construct a thermodynamically consistent covariance function. This leads to the formulation of an optimization problem over a small number of interpretable hyperparameters and enables the identification of regime transitions, from a leading elastic wave to trailing plastic and phase transformation waves. This work is motivated by the need to investigate shock-driven material response for materials discovery and for offering mechanistic insights in regimes where experimental characterizations and simulations are costly. The proposed methodology relies on large-scale molecular dynamics which are an accurate but expensive computational alternative to experiments. Under these constraints, the proposed methodology establishes Hugoniot curves from a limited number of molecular dynamics simulations. We consider silicon carbide as a representative material and atomic-level simulations are performed using a reverse ballistic approach together with appropriate interatomic potentials. The framework reproduces the Hugoniot curve with satisfactory accuracy while also quantifying the uncertainty in the predictions using the Gaussian Process posterior.
• Abstract（参考訳）: 少数の衝撃波シミュレーションデータを用いて,Hugoniot曲線に沿った衝撃物質状態を予測するための物理制約付きガウス過程回帰フレームワークを開発した。 提案されたガウス過程は、様々な衝撃物質状態の間のランキン・ホゴニオットのジャンプ条件とともに確率的テイラー級数展開を用いて、熱力学的に一貫した共分散関数を構築する。 このことは、少数の解釈可能なハイパーパラメーターに対する最適化問題の定式化につながり、リード弾性波から後続のプラスチックおよび位相変換波への状態遷移の同定を可能にする。 この研究は、材料発見のための衝撃駆動材料応答の調査や、実験的な特性とシミュレーションが費用がかかる体制における機械的洞察の提供の必要性によって動機付けられている。 提案手法は、実験に代えて正確だが高価な計算方法である大規模分子動力学に依存している。 これらの制約の下で、提案手法は限られた数の分子動力学シミュレーションからユゴニオット曲線を確立する。 我々は炭化ケイ素を代表物質とみなし、適切な原子間ポテンシャルとともに逆弾道法を用いて原子レベルのシミュレーションを行う。 このフレームワークは、ガウス過程の後部による予測の不確かさを定量化しながら、十分な精度でヒューゴニオット曲線を再現する。

関連論文リスト

• Weighted Stochastic Differential Equation to Implement Wasserstein-Fisher-Rao Gradient Flow [0.0]
  有望な作業のラインは、情報幾何学から、大量再重み付け機構を備えた拡散に基づくサンプル装置の拡張まで、ツールを活用する。 本研究は,WFRに基づくサンプリング力学の予備的かつ厳密な研究であり,今後の発展の基礎となる理論構造を明らかにすることを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-19T18:31:27Z)
• Physics-guided weak-form discovery of reduced-order models for trapped ultracold hydrodynamics [0.0]
  極性分子の高衝突・超低温・非退化ガスの緩和について検討した。 気体は流体ガスと流体ガスが結合し、一階の流体力学が崩壊する。 我々は,これらの観測値に対して,大幅に改良された低次モデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-11T17:50:04Z)
• Physics-informed Gaussian process model for Euler-Bernoulli beam elements [0.0]
  物理インフォームド機械学習モデルをEuler-Bernoulliビーム方程式を用いて定式化する。 このモデルは、構造物の曲げ剛性の分析値の回帰、応答の補間、潜在物理量に対する確率的推論に使うことができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-05T14:48:37Z)
• Capturing dynamical correlations using implicit neural representations [85.66456606776552]
  実験データから未知のパラメータを復元するために、モデルハミルトンのシミュレーションデータを模倣するために訓練されたニューラルネットワークと自動微分を組み合わせた人工知能フレームワークを開発する。 そこで本研究では, 実時間から多次元散乱データに適用可能な微分可能なモデルを1回だけ構築し, 訓練する能力について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-08T07:55:36Z)
• Variational thermal quantum simulation of the lattice Schwinger model [0.0]
  本稿では, 格子シュウィンガーモデルを用いて, 閉じ込めや分解をシミュレートする変分法を提案する。 数値シミュレーションの結果, 温度上昇と化学ポテンシャルの増大に伴い, 弦張力は減少することがわかった。 我々の研究は、核物質の有限温度および有限密度の位相図を調べるために、短期量子コンピュータを利用する方法である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-25T13:29:05Z)
• Fermionic approach to variational quantum simulation of Kitaev spin models [50.92854230325576]
  キタエフスピンモデルは、自由フェルミオンへの写像を通じて、あるパラメータ状態において正確に解けることで知られている。 古典的なシミュレーションを用いて、このフェルミオン表現を利用する新しい変分アンザッツを探索する。 また、量子コンピュータ上での非アベリアオンをシミュレートするための結果の意味についてもコメントする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-11T18:00:01Z)
• Hybridized Methods for Quantum Simulation in the Interaction Picture [69.02115180674885]
  本研究では,異なるシミュレーション手法をハイブリダイズし,インタラクション・ピクチャー・シミュレーションの性能を向上させるフレームワークを提案する。 これらのハイブリッド化手法の物理的応用は、電気遮断において$log2 Lambda$としてゲート複雑性のスケーリングをもたらす。 力学的な制約を受けるハミルトニアンシミュレーションの一般的な問題に対して、これらの手法は、エネルギーコストを課すために使われるペナルティパラメータ$lambda$とは無関係に、クエリの複雑さをもたらす。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-07T20:01:22Z)
• Leveraging Global Parameters for Flow-based Neural Posterior Estimation [90.21090932619695]
  実験観測に基づくモデルのパラメータを推定することは、科学的方法の中心である。 特に困難な設定は、モデルが強く不確定であるとき、すなわち、パラメータの異なるセットが同一の観測をもたらすときである。 本稿では,グローバルパラメータを共有する観測の補助的セットによって伝達される付加情報を利用して,その不確定性を破る手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-12T12:23:13Z)
• Probing eigenstate thermalization in quantum simulators via fluctuation-dissipation relations [77.34726150561087]
  固有状態熱化仮説(ETH)は、閉量子多体系の平衡へのアプローチの普遍的なメカニズムを提供する。 本稿では, ゆらぎ・散逸関係の出現を観測し, 量子シミュレータのフルETHを探索する理論に依存しない経路を提案する。 我々の研究は、量子シミュレータにおける熱化を特徴づける理論に依存しない方法を示し、凝縮物質ポンプ-プローブ実験をシミュレーションする方法を舗装する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-20T18:00:02Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。