AIが解く世界の難問 · 物理学 · arXiv · 2026-10-26
物理情報付きガウス過程による時間-温度重ね合わせの推定
原題: Time-temperature superposition from multi-temperature chirp rheometry of thermorheologically simple materials via physics-informed Gaussian processes
熱レオロジー的に単純な材料では、時間-温度重ね合わせ（TTS）によってマスターカーブを作成できる。本研究は、ボルツマンの重ね合わせ原理に基づく分数粘弾性モデルを、スパース変分ガウス過程回帰と組み合わせた物理情報付きの機械学習手法である。複数温度のチャープ記録から構成則と温度シフトを時間領域で直接推定し、合成データでは生成則と潜在的なシフトを復元した。エポキシ樹脂のデータでは、ベイズ情報量規準により競合する分数レオロジーモデルを区別できた。