神経流体:粒子駆動神経放射輝度場による流体力学接地【JST・京大機械翻訳】

Guan Shanyan; Deng Huayu; Wang Yunbo; Yang Xiaokang

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202201215740242 整理番号：22P0298412

神経流体:粒子駆動神経放射輝度場による流体力学接地【JST・京大機械翻訳】

NeuroFluid: Fluid Dynamics Grounding with Particle-Driven Neural Radiance Fields

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発行年： 2022年03月03日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年06月17日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

深層学習は,流体のような複雑な粒子系の物理力学をモデル化する大きな可能性を示した。しかし,既存の手法は,位置と速度を含む連続粒子特性の監視を必要とする。本論文では,流体動力学接地として知られる部分観測可能なシナリオを考察し,即ち,流体表面の連続視覚観測から流体粒子系内の状態遷移と相互作用を与える。NeuroFluidと呼ばれる微分可能な2段階ネットワークを提案した。本手法は,(i)粒子駆動型ニューラルレンダリング器から成り,それは,体積レンダリング関数に流体物理特性を含み,(ii)レンダリング画像と観測画像間の差異を減らすために最適化した粒子遷移モデルである。NeuroFluidは,これらの2つのモデルを共同で訓練することによって,粒子ベースの流体力学の教師なし学習に対する最初の解決策を提供する。異なる初期形状,粘度および密度を有する流体の根底にある物理を合理的に推定することを示した。【JST・京大機械翻訳】

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流体動力学一般 , 不均質流 , 流体の実験・試験・測定方法及び装置

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