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[1H3-GS-1b-05] 物理現象のエネルギー挙動を離散時間で保証する深層学習シミュレーション
キーワード：深層学習、物理シミュレーション、数値積分、エネルギー保存則
機械学習による物理現象のモデル化は，シミュレーションの高速化や未知の現象の発見などに繋がることが期待されている．物理現象には何らかの保存則や散逸則といった物理法則が紐付いている．信頼できるシミュレーションには，機械学習がこれらの物理法則を離散時間において保証する必要がある．本研究ではいくつかの既知の物理法則を深層学習に実装するモデル化手法と，それらを離散時間で保証する自動離散微分というアルゴリズムを提案する．実験結果からも，提案手法がエネルギーの保存則・散逸則を丸め誤差の範囲で厳密に保ち，従来の数値積分を用いた手法よりも高い精度でシミュレーションができることを確認した．
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