Entwicklung von Poisson-Integratoren durch maschinelles Lernen

Konsep Inti

Dieser Artikel präsentiert eine allgemeine Methode zur Konstruktion von Poisson-Integratoren, die die zugrunde liegende Poisson-Geometrie erhalten. Die Hauptneuheit dieser Arbeit besteht darin, die Hamilton-Jacobi-PDE als Optimierungsproblem zu verstehen, dessen Lösung mit Hilfe von maschinellen Lernverfahren leicht approximiert werden kann.

Abstrak

Der Artikel beginnt mit einer Einführung in die grundlegenden Konzepte der symplektischen und Poisson-Geometrie. Es wird gezeigt, dass Poisson-Diffeomorphismen in Poisson-Mannigfaltigkeiten durch Lagrange'sche Unterschnitte in symplektischen Gruppoids beschrieben werden können. Daraus ergibt sich eine geometrische Version der Hamilton-Jacobi-Gleichung, die als Optimierungsproblem formuliert und mit Hilfe von maschinellen Lernverfahren approximiert werden kann. Die Methodik wird am Beispiel des starren Körpers illustriert, wobei gezeigt wird, dass die simulierten Trajektorien die Erhaltung der Poisson-Struktur widerspiegeln.

Statistik

Die Hamiltonfunktion des starren Körpers lautet:
H = 1/2 (x^2/1.5 + y^2/2 + z^2/2.5)
Die Simulationen wurden mit 80.000 gleichmäßig verteilten Punkten im Bereich [-3, 3] für jede Koordinate durchgeführt.

Kutipan

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Wawasan Utama Disaring Dari

Designing Poisson Integrators Through Machine Learning

by Migu... pada arxiv.org 04-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.20139.pdf

Pertanyaan yang Lebih Dalam

Wie kann die Methodik auf Poisson-Mannigfaltigkeiten ohne bekanntes symplektisches Gruppoid erweitert werden?

Um die Methodik auf Poisson-Mannigfaltigkeiten ohne bekanntes symplektisches Gruppoid zu erweitern, können verschiedene Ansätze verfolgt werden. Eine Möglichkeit besteht darin, lokale symplektische Gruppoidkonstruktionen zu verwenden, um eine lokale Approximation des symplektischen Gruppoids zu erhalten. Diese lokalen Gruppoiden können dann genutzt werden, um die Lagrange'schen Unterschnitte zu beschreiben, die Poisson-Diffeomorphismen induzieren. Durch die Verwendung dieser lokalen Gruppoiden können Poisson-Integratoren konstruiert werden, die die zugrunde liegende Poisson-Geometrie respektieren, auch wenn das globale symplektische Gruppoid nicht explizit bekannt ist. Diese Erweiterung ermöglicht es, die Methodik auf eine breitere Klasse von Poisson-Mannigfaltigkeiten anzuwenden und die Konstruktion von Poisson-Integratoren in komplexeren Situationen zu ermöglichen.

Wie kann man die Kombination von Daten und der Hamilton-Jacobi-Gleichung in einem einheitlichen Optimierungsansatz umsetzen?

Die Kombination von Daten und der Hamilton-Jacobi-Gleichung in einem einheitlichen Optimierungsansatz kann durch die Formulierung eines kombinierten Verlustfunktion realisiert werden. Diese Verlustfunktion setzt sich aus zwei Komponenten zusammen: einer Komponente, die sicherstellt, dass die Hamilton-Jacobi-Gleichung erfüllt ist, und einer Komponente, die die Übereinstimmung mit den vorhandenen Daten gewährleistet. Durch die Minimierung dieser kombinierten Verlustfunktion können optimale Lagrange'sche Unterschnitte gefunden werden, die sowohl die zugrunde liegende Geometrie respektieren als auch die vorhandenen Daten am besten widerspiegeln. Dieser Ansatz ermöglicht es, die Vorteile der physikalischen Modellierung durch die Hamilton-Jacobi-Gleichung mit den Informationen aus den Daten zu kombinieren, um genauere und realitätsnähere Poisson-Integratoren zu entwickeln.

Welche Auswirkungen haben andere Formen der Lagrange'schen Unterschnitte auf die Konstruktion von Poisson-Integratoren?

Die Verwendung verschiedener Formen der Lagrange'schen Unterschnitte kann signifikante Auswirkungen auf die Konstruktion von Poisson-Integratoren haben. Unterschiedliche Formen der Lagrange'schen Unterschnitte können zu verschiedenen Poisson-Diffeomorphismen führen, die die Dynamik des Systems auf unterschiedliche Weise beeinflussen. Durch die Variation der Form der Lagrange'schen Unterschnitte können verschiedene Aspekte der Poisson-Geometrie betont oder modelliert werden, was zu unterschiedlichen Integrationsalgorithmen und -verfahren führt. Darüber hinaus können spezifische Eigenschaften der Lagrange'schen Unterschnitte, wie z.B. deren Regularität oder Singularität, die Effizienz und Genauigkeit der Poisson-Integratoren beeinflussen. Die Wahl der geeigneten Form der Lagrange'schen Unterschnitte ist daher entscheidend für die Konstruktion von Poisson-Integratoren, die die gewünschten Eigenschaften und Dynamiken des Systems korrekt wiedergeben.