提案されたtLaSDIは、非線形次元削減モデルとしてオートエンコーダーを使用して学習された潜在変数を備えています。潜在変数のダイナミクスは、GENERIC形式を介して熱力学の第一および第二法則に従うように設計されています。新しい損失関数を最小化することで、オートエンコーダーと潜在ダイナミクスがトレーニングされます。数値例は、tLaSDIの性能を示し、堅牢な汎化能力を示します。また、潜在空間内のエントロピー生成率と完全状態解の振る舞いとの興味深い相関が経験的に観察されました。
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