幾何学的深層科学技術計算

深層学習による物理モデリング・シミュレーション

抄録

近年，ニューラルネットワークなどの機械学習手法を物理現象のモデリング・シミュレーションに応用する研究が注目されている．このような研究は，支配方程式が未知の現象をモデル化する以外にも，物理シミュレーションを高速化・高精度化できる可能性があり，期待されている．本稿では，そのような研究のうち，代表的な研究であるハミルトニアンニューラルネットワークと，それを改良したニューラルシンプレクティック形式，DGNetについて説明する．