- Внимательные нейронные процессы и пакетная байесовская оптимизация для масштабируемой калибровки цифровых двойников с физикой (arXiv)
Автор: Анкуш Чакрабарти, Гордон Вичерн, Кристофер Лафман.
Аннотация: Модели динамических систем, основанные на физике, образуют критически важные компоненты цифровых двойников искусственной среды. Эти цифровые двойники позволяют проектировать энергоэффективную инфраструктуру, но должны быть правильно откалиброваны, чтобы точно отражать поведение системы для дальнейшего прогнозирования и анализа. Динамические системные модели современных зданий обычно описываются большим количеством параметров и требуют значительных вычислительных затрат при моделировании. Чтобы выполнить крупномасштабную калибровку цифровых двойников без чрезмерного моделирования, мы предлагаем ANP-BBO: масштабируемую и распараллеливаемую методологию пакетной байесовской оптимизации (BBO), которая использует внимательные нейронные процессы (ANP).
2. Вывод свойств черной дыры из астрономических многомерных временных рядов с помощью байесовских нейронных процессов (arXiv)
Автор: Джи Вон Пак, Эшли Виллар, Инь Ли, Ян-Фей Цзян, Ширли Хо, Джошуа Яо-Ю Линь, Филип Дж. Маршалл, Аарон Рудман.
Аннотация: Среди самых экстремальных объектов во Вселенной активные ядра галактик (АЯГ) представляют собой светящиеся центры галактик, где черная дыра питается окружающим веществом. Картины изменчивости света, излучаемого AGN, содержат информацию о физических свойствах лежащей в основе черной дыры. Будущие телескопы будут наблюдать за более чем 100 миллионами AGN на нескольких широкополосных длинах волн, что даст большую выборку многомерных временных рядов с большими промежутками и нерегулярной выборкой. Мы представляем метод, который восстанавливает временные ряды AGN и одновременно выводит апостериорное распределение плотности вероятности (PDF) по физическим параметрам черной дыры, включая ее массу и светимость. Мы применяем этот метод к смоделированному набору данных из 11 000 AGN и сообщаем о точности и точности 0,4 dex и 0,3 dex в предполагаемой массе черной дыры. Эта работа является первой, в которой рассматривается вероятностная реконструкция временных рядов и вывод параметров для AGN сквозным способом.
