パターン形成の構成的法則のための画像反転と不確実性定量化【JST・京大機械翻訳】

Zhao Hongbo; Braatz Richard D.; Bazant Martin Z.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202207580270814 整理番号：21P0055720

パターン形成の構成的法則のための画像反転と不確実性定量化【JST・京大機械翻訳】

Image Inversion and Uncertainty Quantification for Constitutive Laws of Pattern Formation

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発行年： 2020年10月20日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2021年03月15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。

パターン形成の前方問題は,大規模な理論研究とシミュレーションで大いに強調されてきたが,逆問題はよく理解されていない。支配方程式における非線形および非局所構成関係の機能的形式を学習するために,パターン形成の画像をどのように正確に利用できるかは不明のままである。PDE制約最適化を用いて,支配動力学と構成関係を推論し,Bayes推論と線形化を用いて,異なるシステム,操作条件,およびイメージング条件におけるそれらの不確実性を定量化した。推定関数の不確実性と,状態依存自由エネルギーと反応速度(または拡散率)のようなそれらの間の相関を低減する条件を論じた。反転アルゴリズムを提示し,限られた時空間分解能,未知境界条件,ぼけ初期条件,および他の非理想状況の下で,そのロバスト性と不確実性を説明した。ある状況の下で,以前の物理的知識を,結果を制約するために含めることができる。フェーズフィールド,反応拡散,およびフェーズフィールド結晶モデルをモデル系として用いた。ここで開発したアプローチは,複雑なパターン形成系の未知の物理的性質を推論し,それらの実験計画を導く際に応用を見出すことができる。【JST・京大機械翻訳】

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光学情報処理 , システム・制御理論一般

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