平均クラスタモデルのためのデータ駆動最適閉包:古典的対近似を越えて【JST・京大機械翻訳】

Ahmadi Avesta; Foster Jamie M.; Protas Bartosz

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202205349569383 整理番号：22P0295836

平均クラスタモデルのためのデータ駆動最適閉包:古典的対近似を越えて【JST・京大機械翻訳】

Data-Driven Optimal Closures for Mean-Cluster Models: Beyond the Classical Pair Approximation

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発行年： 2022年02月26日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年02月26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)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

本研究は,格子動力学の進化をモデル化するための平均クラスタリングアプローチに関するものである。個々の格子サイトの状態を追跡する代わりに,この手法は,異なるクラスタタイプの濃度の時間発展を記述する。それは,いわゆる閉鎖条件を用いて打切によって閉じなければならない常微分方程式の無限階層構造に導いた。この条件は,高次クラスタの濃度を,低次値の濃度に関して近似する。ペア近似は閉鎖の最も一般的な形式である。ここでは,ロバストデータ駆動戦略を用いて較正する”最適近似”と呼ばれる一般化を考察した。注意を固定するために,著者らは,最近の市販Liイオン電池のカソード材料として使用するのと同様に,ニッケル系酸化物の最近提案された構造化格子モデルに焦点を当てた。得られた最適近似の形式は,簡単なスパース閉鎖モデルを推論することを可能にする。古典的対近似よりもさらに正確であることに加えて,この「同等である近似は物理的に解釈可能であり,このクラスの閉鎖モデルの構築の基礎となる仮説を事後に精密化できる。さらに,このスパース近似で閉じられた平均クラスタモデルは線形であり,従って,そのパラメータ化が簡単であるように解析的に解決可能である。一方,対近似で閉じた平均クラスタモデルのパラメータ化は,不良設定逆問題につながることを示した。【JST・京大機械翻訳】

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結晶成長一般

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