VOF法で表現された流体界面の機械学習による曲率計算：各手法の比較

抄録

コンピューターグラフィックスにおいて、水などの流体を表現する場合、流体を粒子で近似する粒子法という手法が使用されることが多い。しかし、粒子法は水と空気が混じり合い多量の泡が発生する場面を表現することが困難である。水と空気の境界をうまく表現できないからである。物理学では、粒子法に対し空間を細かい領域に分割する格子法という手法があり、その中でも各セル内の液体の割合を使用するVOFが主流の位置を占めている。本研究では、VOF法における曲率計算に対し機械学習を試みた。代表的な機械学習の手法として、ランダムフォレスト、サポートベクター回帰、畳み込みニューラルネットワークの3つを取り上げ、性能を比較した。