Deterministic Numeric Simulation and Surrogate Models with White and Black Machine Learning Methods: A Case Study on Inverse Mappings
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Notice bibliographique
Résumé
The approximation and emulation of first principles based deterministic models are important problems in science, engineering, industrial processes, design, digital twining and other tasks. Usually these are complex systems described by partial differential/integral equations, with a broad range of initial and boundary conditions. Finding solutions is often computationally costly and time consuming. Surrogate models have been useful for constructing approximations that effectively replace the complex and costly original models. Statistical and computational intelligence based techniques have been effective for creating surrogate models, such as neural networks, support vector machines and boosted trees (labeled black box techniques). This paper approaches the problem of finding surrogate models aimed at solving inverse problems for deterministic systems described by a partial differential equation. This situation, often intractable when using first principles methods, is illustrated with a case study of heat transfer in a rectangular space. Unsupervised methods are used for gaining insight into the properties of the input/output state spaces and supervised approaches, composed of white (explainable), black box modeling methods and ensembles, explore the feasibility of retrieving the input from the system's outputs. For most input variables accurate inverse models were obtained, demonstrating the effectiveness of machine learning approaches for this problem.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle