Instrumentation and Methods for Astrophysics,Cosmology and Nongalactic Astrophysics,Machine Learning,Machine Learning,ابزار دقیق و روش های اخترفیزیک , کیهان شناسی و اخترفیزیک غیرقانونی , یادگیری ماشین , یادگیری ماشین ,
توضیحات
Submitted 3 September, 2024; originally announced September 2024. , Comments: 23 pages, 13 figures
توضیحات به فارسی
ارسال شده در 3 سپتامبر 2024 ؛در ابتدا در سپتامبر 2024 اعلام شد ، نظرات: 23 صفحه ، 13 شکل
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
$N$-body simulations are computationally expensive, so machine-learning (ML)-based emulation techniques have emerged as a way to increase their speed. Although fast, surrogate models have limited trustworthiness due to potentially substantial emulation errors that current approaches cannot correct for. To alleviate this problem, we introduce COmoving Computer Acceleration (COCA), a hybrid framework interfacing ML with an $N$-body simulator. The correct physical equations of motion are solved in an emulated frame of reference, so that any emulation error is corrected by design. This approach corresponds to solving for the perturbation of particle trajectories around the machine-learnt solution, which is computationally cheaper than obtaining the full solution, yet is guaranteed to converge to the truth as one increases the number of force evaluations. Although applicable to any ML algorithm and $N$-body simulator, this approach is assessed in the particular case of particle-mesh cosmological simulations in a frame of reference predicted by a convolutional neural network, where the time dependence is encoded as an additional input parameter to the network. COCA efficiently reduces emulation errors in particle trajectories, requiring far fewer force evaluations than running the corresponding simulation without ML. We obtain accurate final density and velocity fields for a reduced computational budget. We demonstrate that this method shows robustness when applied to examples outside the range of the training data. When compared to the direct emulation of the Lagrangian displacement field using the same training resources, COCA's ability to correct emulation errors results in more accurate predictions. COCA makes $N$-body simulations cheaper by skipping unnecessary force evaluations, while still solving the correct equations of motion and correcting for emulation errors made by ML.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
$ n $ شبیه سازی های بدن از نظر محاسباتی گران هستند ، بنابراین تکنیک های تقلید مبتنی بر ماشین (ML) به عنوان راهی برای افزایش سرعت آنها ظاهر شده است.اگرچه سریع ، مدل های جانشین به دلیل خطاهای بالقوه قابل توجهی در مورد تقلید که رویکردهای فعلی نمی توانند برای آن اصلاح کنند ، اعتماد به نفس محدودی دارند.برای کاهش این مشکل ، ما شتاب رایانه ای (COCA) را معرفی می کنیم ، یک چارچوب ترکیبی که ML با یک شبیه ساز N $ $ $ است.معادلات فیزیکی صحیح حرکت در یک قاب مرجع تقلید شده حل می شود ، به طوری که هر خطای شبیه سازی با طراحی اصلاح می شود.این رویکرد مربوط به حل اختلال در مسیرهای ذرات در اطراف محلول ماشین یادگیری است ، که از نظر محاسباتی ارزان تر از به دست آوردن راه حل کامل است ، اما با افزایش تعداد ارزیابی های نیرو ، به حقیقت همگرا می شود.اگرچه برای هر الگوریتم ML و شبیه ساز $ N $ قابل استفاده است ، این رویکرد در مورد خاص شبیه سازی های کیهانی ذرات ذرات در یک قاب مرجع پیش بینی شده توسط یک شبکه عصبی حلقوی ، که در آن وابستگی زمان به عنوان یک ورودی اضافی رمزگذاری می شود ، ارزیابی می شود.پارامتر شبکه.COCA به طور موثری خطاهای تقلید را در مسیرهای ذرات کاهش می دهد ، و نیاز به ارزیابی نیرو به مراتب کمتر از اجرای شبیه سازی مربوطه بدون ML دارد.ما برای کاهش بودجه محاسباتی ، زمینه های چگالی و سرعت نهایی را به دست می آوریم.ما نشان می دهیم که این روش استحکام را هنگام استفاده از نمونه های خارج از محدوده داده های آموزش نشان می دهد.در مقایسه با تقلید مستقیم از زمینه جابجایی Lagrangian با استفاده از همان منابع آموزشی ، توانایی کوکا در تصحیح خطاهای تقلید منجر به پیش بینی های دقیق تر می شود.Coca با پرش از ارزیابی های غیر ضروری نیروی ، شبیه سازی های $ $ را ارزان تر می کند ، در حالی که هنوز معادلات صحیح حرکت و تصحیح خطاهای شبیه سازی را که توسط ML انجام می شود ، حل می کند.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs