维塞利诺夫。;穆杜努鲁，M.K。;卡拉，S。;D.奥马利。;亚历山德罗夫，B.S。 基于非负张量分解的无监督机器学习用于分析反应性mixing。 （英语） Zbl 1452.68160号 J.计算。物理学。 395，85-104（2019）. 摘要：代表复杂混合过程的反应扩散模拟分析需要大量独立的模型运行。对于每个高保真模型模拟，模型输入是不同的，预测的混合行为由物种浓度的时间和空间变化表示。然后需要识别模型输入（如扩散率、色散、各向异性和速度场特性）如何影响混合过程。这项任务具有挑战性，通常涉及对代表模型域内物种浓度时空变化的大型模型输出的解释。然而，通过应用机器学习（ML）方法，任务可以自动化并大大简化。本文提出了一种无监督ML方法（称为NTF）的应用，该方法使用非负张量因子分解（NTF）和基于k均值的自定义聚类过程来揭示产品浓度的时间和空间特征。所提出的最大似然方法的一个吸引人且独特的方面是，它确保了提取的特征是非负的，这对于获得有意义的混合过程解构非常重要。ML方法被应用于一大组高分辨率有限元模型模拟，模拟了扰动涡速度场中的各向异性反应扩散过程。应用的有限元方法确保了空间和时间物种浓度始终为非负，即使在各向异性对比度较高的情况下也是如此。模拟反应是一种快速不可逆的双分子反应\（a+B\右箭头C\），其中物种\（a\）和\（B\）反应形成物种\（C\）。控制混合的反应扩散模型输入参数包括速度场特性（如涡旋结构）、各向异性弥散和分子扩散。我们证明了ML特征提取方法的适用性，从而对模型输出进行有意义的解构，以区分影响反应物、反应物混合和产物空间分布的不同物理过程。提出的ML分析使我们能够识别表征混合行为的附加时间和空间特征。所提出的NTF（k）方法的应用不限于反应混合。NTF（k）可以很容易地应用于任何观测或模拟数据集，这些数据集可以表示为张量（多维数组），并且具有可分离的潜在特征或特征。 引用于三文件 理学硕士： 68T05年 人工智能中的学习和自适应系统 15A69号 多线性代数，张量演算 92E20型 化学中的经典流动、反应等 关键词：非负张量因式分解;无监督机器学习;结构保护特征提取;反应性混合;各向异性色散;非负解 软件：剪影;N向工具箱;巴拉法克;朱莉娅 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 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