이중 안내: 생성 모델을 활용한 저차 모델 기반 필드 재구성

우리는 희박한 관측치를 사용하여 비정상 비압축 유동 필드를 재구성하기 위한 이중 안내 프레임워크를 제시합니다. 이 접근법은 최적화된 센서 배치와 물리 기반 안내 생성 모델을 결합합니다. 센서 위치는 유동의 저차 모델에 적용된 상호 정보 이론을 사용하여 선택되며, 최소한의 계산 비용으로 고정보 관측 지점을 효율적으로 식별할 수 있습니다. 선택된 이 센서는 물리적 제약에 의해 조건화된 노이즈 제거 확산 확률 모델을 안내하는 목표 관측치를 제공합니다. 층류 실린더 와이크 유동에 대한 광범위한 실험은 희박한 감지 조건 하에서 구조화된 센서 배치가 주요 유동 동역학을 포착하지 못하여 높은 재구성 오류를 발생시킨다는 것을 보여줍니다. 반면, 우리의 최적화된 센서 배치 전략은 상대적으로 적은 수의 센서로도 L2(유클리드) 오류가 0.05까지 낮은 정확한 재구성을 달성하여 데이터 제한 영역에서 제안된 접근법의 효과성을 확인합니다. 그러나 센서 수가 임계값을 초과할 경우 두 방법이 비슷한 성능을 보입니다. 우리의 이중 안내 접근법은 저차 모델 기반 센서 위치 최적화를 현대 생성 모델링과 연결하여 희박한 데이터로부터 과학적 기계 학습 문제에 대한 정확하고 물리적으로 일관된 재구성을 제공합니다.