本研究は、3次元逆障碍散射問題を解決するための新しい反復的数値手法を提案している。この問題は本質的に非良設性を持つため、従来の手法では計算が複雑で収束が遅い課題があった。
本手法では、深層学習を用いて学習した潜在表面表現(DeepSDF)を生成的事前分布として活用する。この表現は低次元で高い表現力を持ち、最適化の際に大幅に計算量を削減できる。具体的には以下の手順で進める:
数値実験の結果、本手法は高い効率性と頑健性を示した。特に、最大40%の雑音下でも合理的な近似解が得られることが確認された。この手法の主な特徴は以下の通り:
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by Junqing Chen... at arxiv.org 04-18-2024
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