放射伝達をシミュレートする物理情報ニューラルネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Mishra Siddhartha; Molinaro Roberto

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202219450782293 整理番号：21P0051089

放射伝達をシミュレートする物理情報ニューラルネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Physics Informed Neural Networks for Simulating Radiative Transfer

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発行年： 2020年09月25日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2023年12月06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。

放射伝達をシミュレートするための新しい機械学習アルゴリズムを提案した。著者らのアルゴリズムは,根底にある放射トランファー方程式の残差を最小化することによって訓練された物理情報ニューラルネットワーク(PINN)に基づいている。PINNが放射伝達をシミュレートするための非常に容易な実装,高速,ロバストで正確な方法を与えることを示すために,広範な実験と理論的誤差推定を示した。また,放射伝達のための逆問題をシミュレートするためのPINNベースのアルゴリズムも提示した。【JST・京大機械翻訳】

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, 【Automatic Indexing@JST】

人工知能 , ニューロコンピュータ

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