Analysis And CNN

analysis/BGK1D

実行モジュール

  • benchmark.py: run_benchmark
  • convergence_test.py: run_convergence_test
  • scheme_comparison.py: run_scheme_comparison_test

plotting

  • plot_benchmark_result.py
  • plot_timing_benchmark.py
  • plot_convergence_result.py
  • plot_scheme_comparison_result.py
  • plot_moment_cnn_test.py
  • plot_moment_cnn_test_v2.py

utilities

  • utils/snapshot.py
  • utils/compute_err.py
  • utils/swap_grid_params.py

CNN/BGK1D1V

現行 CNN 実装は、単一スクリプト群ではなく、gen_traindata_v1 / gen_traindata_v2 / train / evaluation / util に分割されている。

util/

  • models.py: MomentCNN1D, LiteResBlock1D
  • input_state.py: 入力状態の正規化、チャネル構成、prev_delta モード
  • losses.py: 標準化残差 r_n, r_u, r_T と shock mask 損失

gen_traindata_v1/

  • NPZ ベースの旧データパイプライン
  • generate_bgk1d_implicit_dataset.py: implicit rollout から (n,u,T) 時系列を保存
  • build_manifest.py: case 単位 split を持つ manifest を生成
  • dataloader_npz.py: BGK1D1VNPZDeltaDataset

gen_traindata_v2/

  • shard 化された PT ベースの新データパイプライン
  • generate_bgk1d_implicit_dataset.py: PT shard を生成
  • manifest.py: dataset_manifest.json と case_manifest.jsonl を組み立てる
  • dataloader_pt.py: BGK1D1VShardDeltaDataset

train/

  • train.py: 学習本体
  • multi_train.py: JSON 設定に基づく sweep 実行

train.py は dnu / dw target、input_state_type、input_temporal_mode、train-time warm-eval、AA 関連 override などを受け取り、checkpoint metadata に学習条件を保存する。 現在は conv_type も train 引数として公開されており、train-time warm-eval の implicit 設定へ転送される。

evaluation/

  • engine.py: warm-eval 実行の中核
  • spec.py: case / target / cache policy の dataclass
  • train_eval.py: 学習時評価の front-end
  • eval_warmstart_debug.py: 互換ラッパ
  • legacy/eval_warmstart_debug.py: 従来 CLI

core との接続

core/schemes/BGK1D/bgk1d_implicit_* からは、以下の経路で CNN が利用される。

  1. load_moments_cnn_model() で checkpoint をロード
  2. predict_next_moments_delta() で内部セルの次時刻モーメント増分を予測
  3. ws.n, ws.nu, ws.T の初期値を補正し、Picard 反復開始点として用いる

学習対象の意味

  • delta_type="dw": (\Delta n, \Delta u, \Delta T) を学習する legacy primitive increment
  • delta_type="dnu": (\Delta n, \Delta \nu, \Delta T) を学習する conservative increment

現行実装では dnu が物理保存量との整合を取りやすい標準設定である。