arXiv · cs.AI · Yifan Sun, Panqi Chen, Weifeng Shi, Xiao Fu, Lei Cheng · 9 小时前模型评分31
从波动物理中提取结构化表示：TIDAL 实现稀疏测量下的三维海洋声场重建
Wave Physics as Representation: Tensor-Structured Neural Reconstruction for Ocean Acoustic Fields
导读
研究者从亥姆霍兹方程与简正波传播中推导出空间-角度张量表示（S/c 表示），并据此提出神经重建器 TIDAL，用于从稀疏测量重建三维海洋声场。该表示在低秩特化下化为 rank-(L,L,1) 块项张量分解，把海洋传感的结构化采样路径与声场可恢复的充分条件联系起来。在三种结构化采样几何下，TIDAL 的重建效果与推理速度均优于基线，且无需传统物理方法所需的已知环境参数。
分类置信度
中 · 待人工复核
- 只有单一媒体来源，需要人工复核。
来源级别：媒体与个人
应用领域：科学研究
事件类型：研究发布
证据摘录
- “Building on this tensor representation, we propose TIDAL, a neural reconstructor that uses the S/c representation as an inductive bias for structured decoding and aligns information aggregation with the sampling geometry.”
来源：arXiv · cs.AI · arxiv.org