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用于刚性碰撞辐射模型的 latent 空间动力学学习

Latent Space Dynamics Learning for Stiff Collisional-radiative Models

Xuping Xie, Qi Tang, Xianzhu Tang

AI总结:

针对辐射等离子体模拟中高维刚性碰撞辐射(CR)模型计算成本高的问题,提出物理辅助自动编码器提取低维 latent 表示、流图神经网络学习 latent 动力学的方法,构建的代理模型可准确预测 CR 动力学与辐射功率损失率。

摘要:

在这项工作中,我们提出了一种数据驱动方法,为辐射等离子体模拟中的碰撞辐射(CR)模型发现 latent 空间并学习相应的 latent 动力学。CR 模型由高维刚性常微分方程(ODEs)组成,必须在配置空间的每个网格点求解,这导致等离子体模拟中的计算成本显著增加。我们的方法采用物理辅助自动编码器提取原始 CR 系统的低维 latent 表示,然后使用流图神经网络学习 latent 动力学。训练完成后,简化的代理模型仅通过迭代应用流图,即可根据初始条件预测整个 latent 动力学,然后使用解码器重建辐射功率损失。数值实验表明,所提出的架构能够准确预测全阶 CR 动力学和辐射功率损失率。

英文摘要:

In this work, we propose a data-driven method to discover the latent space and learn the corresponding latent dynamics for a collisional-radiative (CR) model in radiative plasma simulations. The CR model, consisting of high-dimensional stiff ordinary differential equations (ODEs), must be solved at each grid point in the configuration space, leading to significant computational costs in plasma simulations. Our method employs a physics-assisted autoencoder to extract a low-dimensional latent representation of the original CR system. A flow map neural network is then used to learn the latent dynamics. Once trained, the reduced surrogate model predicts the entire latent dynamics given only the initial condition by iteratively applying the flow map. The radiative power loss is then reconstructed using a decoder. Numerical experiments demonstrate that the proposed architecture can accurately predict both the full-order CR dynamics and the radiative power loss rate.

机构、总结、中文摘要均由AI分析而来,可能存在错误,请以论文正文为准。

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