論文の概要: StFT: Spatio-temporal Fourier Transformer for Long-term Dynamics Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.11899v2
• Date: Thu, 18 Sep 2025 22:41:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-22 14:11:06.93223
• Title: StFT: Spatio-temporal Fourier Transformer for Long-term Dynamics Prediction
• Title（参考訳）: StFT:長期ダイナミクス予測のための時空間フーリエ変換器
• Authors: Da Long, Shandian Zhe, Samuel Williams, Leonid Oliker, Zhe Bai,
• Abstract要約: 本稿では,自動回帰時変変換器(FTStours)を提案する。 FTStoursは、マクロスケールとマイクロスペーススケールの両方にわたる基礎となるダイナミクスをキャプチャする。 3つのベンチマークデータセットで行った評価は、最先端のML手法に対する我々のアプローチの利点を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.64762092324374
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Simulating the long-term dynamics of multi-scale and multi-physics systems poses a significant challenge in understanding complex phenomena across science and engineering. The complexity arises from the intricate interactions between scales and the interplay of diverse physical processes, which manifest in PDEs through coupled, nonlinear terms that govern the evolution of multiple physical fields across scales. Neural operators have shown potential in short-term prediction of such complex spatio-temporal dynamics; however, achieving stable high-fidelity predictions and providing robust uncertainty quantification over extended time horizons remains an open and unsolved area of research. These limitations often lead to stability degradation with rapid error accumulation, particularly in long-term forecasting of systems characterized by multi-scale behaviors involving dynamics of different orders. To address these challenges, we propose an autoregressive Spatio-temporal Fourier Transformer (StFT), in which each transformer block is designed to learn the system dynamics at a distinct scale through a dual-path architecture that integrates frequency-domain and spatio-temporal representations. By leveraging a structured hierarchy of \ours blocks, the resulting model explicitly captures the underlying dynamics across both macro- and micro- spatial scales. Furthermore, a generative residual correction mechanism is introduced to learn a probabilistic refinement temporally while simultaneously quantifying prediction uncertainties, enhancing both the accuracy and reliability of long-term probabilistic forecasting. Evaluations conducted on three benchmark datasets (plasma, fluid, and atmospheric dynamics) demonstrate the advantages of our approach over state-of-the-art ML methods.
• Abstract（参考訳）: マルチスケール・マルチ物理系の長期的ダイナミクスのシミュレーションは、科学や工学における複雑な現象を理解する上で大きな課題となる。 この複雑さは、スケール間の複雑な相互作用と様々な物理過程の相互作用から生じ、これはPDEにおいて、スケールをまたいだ複数の物理場の進化を左右する、結合された非線形項を通して現れる。 ニューラル作用素は、このような複雑な時空間力学の短期的な予測においてポテンシャルを示してきたが、安定な高忠実度予測を実現し、時間的地平線上での堅牢な不確実性定量化を提供することは研究の未解決領域である。 これらの制限はしばしば、急激なエラー蓄積を伴う安定性の低下を招き、特に異なる順序のダイナミクスを含むマルチスケールの挙動を特徴とするシステムの長期的な予測においてである。 これらの課題に対処するために、周波数領域と時空間表現を統合したデュアルパスアーキテクチャを用いて、各変圧器ブロックを異なるスケールで学習するように設計した自動回帰時空間フーリエ変換器(StFT)を提案する。 \oursブロックの構造的階層を利用することで、結果のモデルはマクロスケールとマイクロスペーススケールの両方で基盤となるダイナミクスを明示的にキャプチャする。 さらに、予測不確実性を同時に定量化し、長期確率予測の精度と信頼性を両立させながら、確率的洗練を時間的に学習する生成的残留補正機構を導入する。 3つのベンチマークデータセット(プラズマ、流体、大気力学)で行った評価は、最先端のML手法に対するアプローチの利点を示している。

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