論文の概要: PINGS: Physics-Informed Neural Network for Fast Generative Sampling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.11284v1
• Date: Sun, 14 Sep 2025 14:22:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-16 17:26:23.011192
• Title: PINGS: Physics-Informed Neural Network for Fast Generative Sampling
• Title（参考訳）: PINGS: 高速な生成サンプリングのための物理インフォームニューラルネットワーク
• Abstract要約: PINGSは,物理インフォームドネットワークをトレーニングし,逆時間確率フローのダイナミクスを近似することで拡散サンプリングを補正するフレームワークである。 概念実証として、3次元標準正規から非ガウスガウス混合モデル(GMM)への直接写像を学習する。 PINGSは、終点アンカーを持つPINNスタイルの残差問題として生成的サンプリングを行い、NFE = 1 のホワイトボックスで微分可能な写像を得る。
• 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: We introduce PINGS (Physics-Informed Neural Network for Fast Generative Sampling), a framework that amortizes diffusion sampling by training a physics-informed network to approximate reverse-time probability-flow dynamics, reducing sampling to a single forward pass (NFE = 1). As a proof of concept, we learn a direct map from a 3D standard normal to a non-Gaussian Gaussian Mixture Model (GMM). PINGS preserves the target's distributional structure (multi-bandwidth kernel $MMD^2 = 1.88 \times 10^{-2}$ with small errors in mean, covariance, skewness, and excess kurtosis) and achieves constant-time generation: $10^4$ samples in $16.54 \pm 0.56$ millisecond on an RTX 3090, versus 468-843 millisecond for DPM-Solver (10/20) and 960 millisecond for DDIM (50) under matched conditions. We also sanity-check the PINN/automatic-differentiation pipeline on a damped harmonic oscillator, obtaining MSEs down to $\mathcal{O}(10^{-5})$. Compared to fast but iterative ODE solvers and direct-map families (Flow, Rectified-Flow, Consistency), PINGS frames generative sampling as a PINN-style residual problem with endpoint anchoring, yielding a white-box, differentiable map with NFE = 1. These proof-of-concept results position PINGS as a promising route to fast, function-based generative sampling with potential extensions to scientific simulation (e.g., fast calorimetry).
• Abstract（参考訳）: PINGS(Physics-Informed Neural Network for Fast Generative Smpling)は、物理インフォームドネットワークをトレーニングし、逆時間確率フローのダイナミクスを近似し、単一のフォワードパス(NFE = 1)へのサンプリングを減らすことで、拡散サンプリングを補正するフレームワークである。 概念の証明として、3次元標準正規から非ガウスガウス混合モデル(GMM)への直接写像を学習する。 PINGSはターゲットの分布構造を保存する(Multi-bandwidth kernel $MMD^2 = 1.88 \times 10^{-2}$は平均、共分散、歪、過剰な曲率)。10^4$サンプルはRTX 3090で16.54 \pm 0.56$ミリ秒、DPM-Solver (10/20)では468-843ミリ秒、DDIM (50)では960ミリ秒である。 また、減衰した高調波発振器上でのPINN/オートマチック微分パイプラインのサニティチェックを行い、MSEを$\mathcal{O}(10^{-5})$に下げる。 高速だが反復的なODEソルバや直接マップファミリ(Flow, Rectified-Flow, Consistency)と比較して、PINGSフレームは、終端アンカーを伴うPINNスタイルの残留問題として生成的サンプリングを行い、NFE = 1 のホワイトボックスで微分可能な写像を生成する。 これらの概念実証の結果は、PINGSを科学的シミュレーション(例えば、高速カロリー測定)に潜在的に拡張された、高速で機能ベースの生成サンプリングへの有望な経路として位置づけている。

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