論文の概要: COMPOL: A Unified Neural Operator Framework for Scalable Multi-Physics Simulations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.17296v3
• Date: Fri, 19 Sep 2025 22:31:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-23 14:36:44.70523
• Title: COMPOL: A Unified Neural Operator Framework for Scalable Multi-Physics Simulations
• Title（参考訳）: COMPOL: スケーラブルなマルチ物理シミュレーションのための統一ニューラル演算子フレームワーク
• Authors: Yifei Sun, Tao Wang, Junqi Qu, Yushun Dong, Hewei Tang, Shibo Li,
• Abstract要約: COMPOLは、新しい多物理演算子学習フレームワークである。 遅延特徴空間内の相互作用する物理過程間の相互依存性を効果的にモデル化する、洗練された繰り返しおよび注意に基づく集約機構が組み込まれている。 最先端の手法に比べて予測精度が優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.983719504206878
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multiphysics simulations play an essential role in accurately modeling complex interactions across diverse scientific and engineering domains Although neural operators especially the Fourier Neural Operator FNO have significantly improved computational efficiency they often fail to effectively capture intricate correlations inherent in coupled physical processes To address this limitation we introduce COMPOL a novel coupled multiphysics operator learning framework COMPOL extends conventional operator architectures by incorporating sophisticated recurrent and attentionbased aggregation mechanisms effectively modeling interdependencies among interacting physical processes within latent feature spaces Our approach is architectureagnostic and seamlessly integrates into various neural operator frameworks that involve latent space transformations Extensive experiments on diverse benchmarksincluding biological reactiondiffusion systems patternforming chemical reactions multiphase geological flows and thermohydromechanical processes demonstrate that COMPOL consistently achieves superior predictive accuracy compared to stateoftheart methods.
• Abstract（参考訳）: 多物理シミュレーションは、様々な科学的・工学的領域にわたる複雑な相互作用を正確にモデル化する上で重要な役割を担っているが、ニューラルネットワーク、特にフーリエニューラル演算子FNOは、計算効率を著しく改善しているが、この制限に対処するためには、しばしば失敗する。 COMPOLという新しい結合多物理演算子学習フレームワークを導入する。

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