Kernel Methods for Some Transport Equations with Application to Learning Kernels for the Approximation of Koopman Eigenfunctions: A Unified Approach via Variational Methods, Green's Functions and the Method of Characteristics

本論文は、変分原理、グリーン関数、および特性曲線法という 3 つのアプローチを統一的に統合し、非線形力学系のクープマン固有関数や輸送方程式の解を近似するために適応型カーネルを学習する新しい枠組みを提案し、その理論的同等性と数値的有効性を示したものである。

Boumediene Hamzi, Houman Owhadi, Umesh VaidyaTue, 10 Ma🔢 math

A Gauss-Newton Method with No Additional PDE Solves Beyond Gradient Evaluation for Large-Scale PDE-Constrained Inverse Problems

この論文は、勾配評価に必要な PDE 解を余分な計算なしで利用し、大規模な PDE 制約逆問題(特に全波形逆解析)において、勾配法と同等の計算効率を保ちながらガウス・ニュートン法の高速収束を実現する手法を提案しています。

Cash Cherry, Samy Wu Fung, Luis Tenorio, Ebru Bozda\u{g}Tue, 10 Ma🔢 math

Full-Scale GPU-Accelerated Transient EM-Thermal-Mechanical Co-Simulation for Early-Stage Design of Advanced Packages

本論文は、従来の定常近似や均質化モデルでは捉えきれない過渡的な熱・機械的応力現象を解明し、早期設計段階で高信頼性のシミュレーションを可能にする GPU 加速型過渡電磁熱・機械連成ソルバーを提案し、大規模パッケージ設計におけるコスト削減と信頼性向上を実現するものである。

Hongyang Liu, Tejas Kulkarni, Ganesh Subbarayan, Cheng-Kok Koh, Dan JiaoTue, 10 Ma🔬 physics.app-ph

An Investigation of Stabilization Scaling in Finite-Strain Virtual Element Methods for Hyperelasticity

この論文は、ほぼ非圧縮性領域におけるせん断モードの人工的な剛化を回避し、メッシュサイズやポアソン比に依存しない一貫した安定性を確保するため、有限ひずみ仮想要素法(VEM)において体積成分とせん断成分を分離し、サブメッシュ不要な新しい安定化手法を提案し、その理論的妥当性と数値的ロバスト性を示したものである。

Paulo Akira F. Enabe, Rodrigo ProvasiTue, 10 Ma🔢 math

Multi-parameter determination in the semilinear Helmholtz equation

本論文は、有界領域における半線形ヘルムホルツ方程式の逆境界値問題を取り上げ、高次線形化法を用いて境界測定から線形および非線形係数の一意性を証明し、さらにベイズ推論とマルコフ連鎖モンテカルロ法に基づく数値的再構成枠組みを提案してその有効性を示しています。

Long-Ling Du, Zejun Sun, Li-Li Wang, Guang-Hui ZhengTue, 10 Ma🔢 math

Numerical Approach for On-the-Fly Active Flow Control via Flow Map Learning Method

この論文は、部分的な観測データから未知の力学系をモデル化する「フローマップラーニング(FML)」を用いて、円柱周りの流れにおける抗力と揚力を予測する深層ニューラルネットワークを構築し、流場シミュレーションなしでリアルタイムに最適制御を実現し、20% 以上の抗力低減を達成するデータ駆動型のオンザフライ能動流制御手法を提案しています。

Xinyu Liu, Qifan Chen, Dongbin XiuTue, 10 Ma🔢 math

A low-dissipation central scheme for ideal MHD

Kurganov と Xin が Euler 方程式に対して開発した低散逸中央アップウィンド法を、磁気流体力学(MHD)方程式系へ拡張し、2 次元では磁場の変数を面中心に配置して拘束輸送法と組み合わせることで、接触不連続面の解像度を向上させつつ磁場発散を機械精度でゼロに保つ新しい数値スキームを提案し、その有効性を検証した。

Yu-Chen Cheng, Praveen Chandrashekar, Christian KlingenbergTue, 10 Ma🔢 math

LegONet: Plug-and-Play Structure-Preserving Neural Operator Blocks for Compositional PDE Learning

本論文は、境界条件の処理と物理メカニズムの学習を分離し、事前学習された構造保存型の演算子ブロックを組み合わせることで、異なる偏微分方程式や境界条件に対して再トレーニングなしに安定した長期予測を可能にするモジュール型ニューラル演算子フレームワーク「LegONet」を提案するものである。

Jiahao Zhang, Yueqi Wang, Guang LinTue, 10 Ma🔢 math

A Structure-Preserving LOBPCG Algorithm for the Bethe-Salpeter Eigenvalue Problem

本論文は、多体物理学におけるベテ・サルペーター固有値問題の構造を保存し、数値的安定性を確保するための改良された不定内積用ヘトマニウク・レホウックの技巧と適応的多段階直交化戦略を組み合わせた新しい LOBPCG 法を提案し、効率的かつ高精度な固有値計算を実現するものである。

Xinyu Shan, Meiyue ShaoTue, 10 Ma🔢 math

Caveats on formulating finite elasto-plasticity in curvilinear coordinates

この論文は、有限ひずみ・有限変形を伴う軸対称弾性塑性問題の曲線座標系における数値実装において、変形勾配やヤコビアン、シフターなどの取り扱いに生じる追加項を明確化し、微分幾何学的手法ではなく標準的な直交座標系からの基底変換を用いた実用的な有限要素法への定式化手順を提示するものである。

Giuliano Pretti, Robert E. Bird, William M. Coombs, Charles E. AugardeTue, 10 Ma🔢 math