この記事では、2次元および3次元における音場予測のための新しい神経ネットワークアーキテクチャ「HergNet」を提案しています。このネットワークは、ヘルムホルツ方程式を自動的に満たすように設計されており、その出力は物理的に妥当なものとなっています。これにより、音響、光学、電磁気学などの様々な波動現象における境界値問題の解決策を効果的に学習することが可能です。数値実験により、提案手法が、特に中高周波数帯域において、室内音響シミュレーションにおいて最先端の手法を上回る可能性が示されています。
arXiv cs.LG
HergNet: a Fast Neural Surrogate Model for Sound Field Predictions via Superposition of Plane Waves
http://arxiv.org/abs/2510.24279v1
この記事では、2次元および3次元における音場予測のための新しい神経ネットワークアーキテクチャ「HergNet」を提案しています。このネットワークは、ヘルムホルツ方程式を自動的に満たすように設計されており、その出力は物理的に妥当なものとなっています。これにより、音響、光学、電磁気学などの様々な波動現象における境界値問題の解決策を効果的に学習することが可能です。数値実験により、提案手法が、特に中高周波数帯域において、室内音響シミュレーションにおいて最先端の手法を上回る可能性が示されています。