論文の概要: Locally Adaptive Conformal Inference for Operator Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.20975v3
• Date: Mon, 27 Oct 2025 04:17:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-28 19:54:32.405545
• Title: Locally Adaptive Conformal Inference for Operator Models
• Title（参考訳）: 演算子モデルに対する局所適応型等角的推論
• Authors: Trevor Harris, Yan Liu,
• Abstract要約: 演算子モデルに対して関数値の局所適応予測セットを生成するための分散フリーフレームワークであるLocal Sliced Conformal Inference (LSCI)を紹介する。 我々は有限サンプルの有効性を証明し、局所交換性の下でのカバレッジギャップにデータ依存の上限を導出する。 偏りのある予測や分布外雑音に対する空間を実証的に実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.78532405664684
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Operator models are regression algorithms between Banach spaces of functions. They have become an increasingly critical tool for spatiotemporal forecasting and physics emulation, especially in high-stakes scenarios where robust, calibrated uncertainty quantification is required. We introduce Local Sliced Conformal Inference (LSCI), a distribution-free framework for generating function-valued, locally adaptive prediction sets for operator models. We prove finite-sample validity and derive a data-dependent upper bound on the coverage gap under local exchangeability. On synthetic Gaussian-process tasks and real applications (air quality monitoring, energy demand forecasting, and weather prediction), LSCI yields tighter sets with stronger adaptivity compared to conformal baselines. We also empirically demonstrate robustness against biased predictions and certain out-of-distribution noise regimes.
• Abstract（参考訳）: 演算子モデルは、関数のバナッハ空間間の回帰アルゴリズムである。 それらは時空間予測と物理エミュレーションにとってますます重要なツールとなり、特にロバストでキャリブレーションされた不確実な定量化が必要な高次元シナリオにおいてである。 演算子モデルに対する関数値、局所適応予測セットを生成するための分散フリーフレームワークであるLocal Sliced Conformal Inference (LSCI)を紹介する。 我々は有限サンプルの有効性を証明し、局所交換性の下でのカバレッジギャップにデータ依存の上限を導出する。 合成ガウス過程タスクと実応用(大気質モニタリング、エネルギー需要予測、天気予報)では、LSCIは整合基線よりも強い適応性を持つ厳密な集合が得られる。 また,偏りのある予測や分布外雑音に対する頑健さを実証的に示す。

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