確率的ハミルトニアン系に対するデータ駆動構造保存モデル縮小【JST・京大機械翻訳】

Tyranowski Tomasz M.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202202234892424 整理番号：22P0282551

確率的ハミルトニアン系に対するデータ駆動構造保存モデル縮小【JST・京大機械翻訳】

Data-driven structure-preserving model reduction for stochastic Hamiltonian systems

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発行年： 2022年01月31日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2024年01月30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)

本研究では,適切な直交分解のような常微分方程式で知られているSVDベースのモデル縮小技法を確率的微分方程式に拡張でき,考察した確率システムの高次元と多数の独立モンテカルロ実行の両方から生じる計算コストを低減することを示した。また,外部強制がある場合とない場合の両方で,確率的ハミルトニアン系に対する適切なシンプレクティック分解法を拡張し,基礎となるシンプレクティックまたは変分構造の保存が,非幾何学的アプローチを用いた場合よりもエネルギーをより良く保存するより正確で安定な解をもたらすと主張した。確率的非線形Schr「odinger方程式とKubo振動子」の半離散化のための数値実験により,提案した技術を検証した。【JST・京大機械翻訳】

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システム・制御理論一般

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