כתבה
arXiv cs.LG ·
דגמי משנה להסעה תרמית 3D
Surrogate Modeling of 3D Rayleigh-Benard Convection with Equivariant Autoencoders
חוקרים מציגים מודל משנה שימושי להסעה תרמית 3D, המשתמש באוטו-אנקודרים ו-LSTM שמירים על סימטריה. המודל מראה שיפור ביעילות ודיוק.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2505.13569v3 Announce Type: replace Abstract: The use of machine learning for modeling, understanding, and controlling large-scale physics systems is quickly gaining in popularity, with examples ranging from electromagnetism over nuclear fusion reactors and magneto-hydrodynamics to fluid mechanics and climate modeling. These systems - governed by partial differential equations - present unique challenges regarding the large number of degrees of freedom and the complex dynamics over many scales both in space and time, and additional measures to improve accuracy and sample efficiency are highly desirable. We present an end-to-end equivariant surrogate model consisting of an equivariant convolutional autoencoder and an equivariant convolutional LSTM using $G$-steerable kernels. As a cas
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית