Promptの説明

主要タイトル2 図の計画 サブタイトル1の図: 物理法則正則化損失関数の多目的協調設計 視覚コンセプト: 損失関数のバランスの模式図。 主要構成要素: 画像の中央は、天秤またはミキサー。 天秤の左側には「データ損失」(アイコン: チャートとデータ点)、右側には「物理損失」(アイコン: 物理式とチェック記号)。 天秤の上には、両側の寄与を動的に調整する調整可能な重み係数λ (スライディングレオスタットまたはノブのようなもの) がある。最終的に、バランスの取れた出力は「総損失関数: L_total = L_data + λ*L_physics」を指す。 背景には、トレーニングの反復に伴って減少する総損失の曲線を表示できる。 サブタイトル2の図: 事前知識を埋め込んだネットワーク構造ガイダンスメカニズム 視覚コンセプト: 物理法則に基づいたネットワークアーキテクチャ図。 主要構成要素: 従来の全結合ネットワークとは異なる特殊なネットワーク構造図。 ネットワークには複数のブランチがあり、各ブランチの入り口には、さまざまな物理メカニズムからのガイダンス (「塑性支配ブランチ」、「脆性破壊ブランチ」など) がラベル付けされている。 ネットワークの特定のレイヤーでは、物理的な意味に適合するカスタム活性化関数が使用され (関数グラフがマークされている)、または因果関係を反映するスキップ接続がある (情報の流れは矢印で示される。「応力」レイヤーから「除去」レイヤーなど)。 キャプションは「物理構造によって導かれる設計」を強調する。 サブタイトル3の図: 融合モデルのトレーニング戦略と最適化アルゴリズム 視覚コンセプト: 交互最適化パス図。 主要構成要素: トレーニングループ (エポック) を横軸として、2つの損失の減少軌跡を表示する。 二重線グラフまたは段階的な背景色を使用して、異なるトレーニング段階を表す。たとえば、最初の段階ではデータ損失の最適化に焦点を当て (L_dataが急速に減少)、2番目の段階では物理損失を共同で最適化し (L_physicsが減少し始める)、3番目の段階では微調整する (両方が共同で減少)。 図には、アルゴリズムの疑似コードボックスを埋め込み、「交互最小化」や「適応的重み更新」などの主要なステップを強調表示できる。 主要タイトル3 図の計画 サブタイトル1の図: マルチスケール予測性能の協調検証方法 視覚コンセプト: マルチスケールアライメント比較図。 主要構成要素: 3つの予測対測定比較図が垂直に並置されている。 上 (微視的): 予測された単一スクラッチ形態輪郭とSEM写真輪郭のオーバーレイ比較。 中 (メソスコピック): 予測された表面粗さ3D形態クラウドマップと白色光干渉計測定クラウドマップの比較。 下 (巨視的): 予測された材料除去深さプロファイル曲線と測定されたプロファイル曲線の比較。 各比較グループには、定量的な誤差指標 (RMSEなど) がマークされており、全体的な表示はクロススケールの一貫性を示している。 サブタイトル2の図: 小サンプルおよび一般化条件下でのモデルのロバスト性テスト 視覚コンセプト: 一般化性能レーダーチャートまたはバブルチャート。 主要構成要素: 「トレーニングサンプルの数が少ない」、「新しい研磨ツール」、「新しい材料」、「新しいプロセスパラメータ」など、さまざまな困難な条件を表す複数の軸を持つレーダーチャート。 レーダーチャートに2つの曲線を描画する。1つは純粋な数