論文の概要: Why Flow Matching is Particle Swarm Optimization?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.20810v1
• Date: Mon, 28 Jul 2025 13:21:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-29 16:23:58.13304
• Title: Why Flow Matching is Particle Swarm Optimization?
• Title（参考訳）: なぜフローマッチングは粒子群最適化なのか?
• Authors: Kaichen Ouyang,
• Abstract要約: 本稿では、生成モデルにおけるフローマッチングと進化計算におけるパーティクルスワム最適化(PSO)の二重性について予備検討する。 それらの数学的定式化と最適化機構の観点から,これらの2つのアプローチの内在的な関係を明らかにする。 本稿では,予備的な議論のみを提示するが,その対応はいくつかの有望な研究方向を示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper preliminarily investigates the duality between flow matching in generative models and particle swarm optimization (PSO) in evolutionary computation. Through theoretical analysis, we reveal the intrinsic connections between these two approaches in terms of their mathematical formulations and optimization mechanisms: the vector field learning in flow matching shares similar mathematical expressions with the velocity update rules in PSO; both methods follow the fundamental framework of progressive evolution from initial to target distributions; and both can be formulated as dynamical systems governed by ordinary differential equations. Our study demonstrates that flow matching can be viewed as a continuous generalization of PSO, while PSO provides a discrete implementation of swarm intelligence principles. This duality understanding establishes a theoretical foundation for developing novel hybrid algorithms and creates a unified framework for analyzing both methods. Although this paper only presents preliminary discussions, the revealed correspondences suggest several promising research directions, including improving swarm intelligence algorithms based on flow matching principles and enhancing generative models using swarm intelligence concepts.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、生成モデルにおけるフローマッチングと進化計算におけるパーティクルスワム最適化(PSO)の二重性について予備検討する。 フローマッチングにおけるベクトル場学習はPSOの速度更新規則と類似した数学的表現を共有し、どちらの手法も初期から目標分布への進化の基本的な枠組みを踏襲し、両者は通常の微分方程式によって支配される力学系として定式化することができる。 本研究では,流れマッチングをPSOの連続的な一般化と見なせる一方で,PSOはSwarm知能原理の離散的な実装を提供することを示す。 この双対性理解は、新しいハイブリッドアルゴリズムを開発するための理論的基盤を確立し、両方の手法を解析するための統一されたフレームワークを作成する。 本稿では,予備的な議論のみを提示するが,その内容は,フローマッチング原理に基づくSwarmインテリジェンスアルゴリズムの改良や,Swarmインテリジェンスの概念を用いた生成モデルの向上など,いくつかの有望な研究方向性を示唆している。

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