論文の概要: CT-OT Flow: Estimating Continuous-Time Dynamics from Discrete Temporal Snapshots

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.17354v2
• Date: Tue, 28 Oct 2025 02:08:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-29 15:35:35.89239
• Title: CT-OT Flow: Estimating Continuous-Time Dynamics from Discrete Temporal Snapshots
• Title（参考訳）: CT-OTフロー:離散時間スナップショットからの連続時間ダイナミクスの推定
• Authors: Keisuke Kawano, Takuro Kutsuna, Naoki Hayashi, Yasushi Esaki, Hidenori Tanaka,
• Abstract要約: Continuous-Time Optimal Transport Flow (CT-OT Flow)は、高解像度のタイムラベルを推論し、連続時間データ分散を再構築するフレームワークである。 CT-OT Flow は OT-CFM, [SF](2)M, TrajectoryNet, MFM, ENOT と比較して分布誤差と軌道誤差を低減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.39808568320318
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In many real-world settings--e.g., single-cell RNA sequencing, mobility sensing, and environmental monitoring--data are observed only as temporally aggregated snapshots collected over finite time windows, often with noisy or uncertain timestamps, and without access to continuous trajectories. We study the problem of estimating continuous-time dynamics from such snapshots. We present Continuous-Time Optimal Transport Flow (CT-OT Flow), a two-stage framework that (i) infers high-resolution time labels by aligning neighboring intervals via partial optimal transport (POT) and (ii) reconstructs a continuous-time data distribution through temporal kernel smoothing, from which we sample pairs of nearby times to train standard ODE/SDE models. Our formulation explicitly accounts for snapshot aggregation and time-label uncertainty and uses practical accelerations (screening and mini-batch POT), making it applicable to large datasets. Across synthetic benchmarks and two real datasets (scRNA-seq and typhoon tracks), CT-OT Flow reduces distributional and trajectory errors compared with OT-CFM, [SF]\(^{2}\)M, TrajectoryNet, MFM, and ENOT.
• Abstract（参考訳）: 例えば、シングルセルRNAシークエンシング、モビリティセンシング、環境モニタリングといった現実世界の多くの設定では、データは有限時間ウィンドウ上で収集された時間的に集約されたスナップショットとしてのみ観察され、しばしばノイズや不確実なタイムスタンプを持ち、連続的な軌跡にアクセスできない。 このようなスナップショットから連続時間ダイナミクスを推定する問題について検討する。 本稿では, 連続時間最適輸送流(CT-OT Flow)について述べる。 一 部分最適輸送(POT)を介して隣接区間を整列して高分解能な時間ラベルを推定すること。 (II) 時間的カーネル平滑化により連続時間データ分布を再構築し, 近隣時間のペアをサンプリングし, 標準ODE/SDEモデルを訓練する。 我々の定式化は、スナップショットアグリゲーションとタイムラベルの不確実性を明確に説明し、実用的なアクセラレーション(スクリーニングとミニバッチPOT)を使用して、大規模なデータセットに適用できます。 合成ベンチマークと2つの実データセット(scRNA-seq と typhoon トラック)を通じて CT-OT Flow は OT-CFM, [SF]\(^{2}\)M, TrajectoryNet, MFM, ENOT と比較して分布誤差と軌道誤差を低減する。

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