数値解析セミナー

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開催情報 火曜日　16:30～18:00　数理科学研究科棟(駒場) 002号室
担当者 齊藤宣一、柏原崇人
セミナーURL https://sites.google.com/g.ecc.u-tokyo.ac.jp/utnas-bulletin-board/

2021年01月12日(火)

16:30-18:00   オンライン開催
谷口隆晴 氏 (神戸大学 大学院 システム情報学研究科)
DGNet: エネルギー保存・散逸則を保つ深層物理モデリングとそれに関する理論・応用 (Japanese)
[ 講演概要 ]
近年，深層学習を利用して時間発展データから，そのダイナミクスを記述する微分方程式を学習する技術に注目が集まっている．特に，モデル化対象の現象がハミルトン力学で記述できると考えられる場合には，Greydanus らによって，その構造をモデルに組み込んだハミルトニアンニューラルネットワークと呼ばれる方法が提案されている．
本研究では，ハミルトニアンニューラルネットワークをエネルギー保存・散逸型数値解法の導出法である離散勾配法と連携させることにより，エネルギー保存・散逸則を保つニューラルネットワークモデルを提案する．また，それに関する理論や応用についても述べる．本研究は，松原崇，石川歩惟，小松瑞果，寺川峻平らとの共同研究を含む．
[ 参考URL ]
https://forms.gle/DpuhGupZ7NYbot5d7