用于异构地下参数场的基于物理约束的潜在扩散可微逆建模

Research Paper#Inverse Problems, Latent Diffusion Models, Subsurface Modeling, PDE-constrained optimization🔬 Research|分析: 2026年1月3日 20:03•
发布: 2025年12月27日 01:01
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分析

本文介绍了一种新方法LD-DIM，用于解决地下建模中的逆问题。它利用潜在扩散模型和可微数值求解器来重建异构参数场，与PINNs和VAEs等现有方法相比，提高了数值稳定性和准确性。 重点关注低维潜在空间和基于伴随的梯度是其成功的关键。
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"LD-DIM achieves consistently improved numerical stability and reconstruction accuracy of both parameter fields and corresponding PDE solutions compared with physics-informed neural networks (PINNs) and physics-embedded variational autoencoder (VAE) baselines, while maintaining sharp discontinuities and reducing sensitivity to initialization."
A
ArXiv2025年12月27日 01:01
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