論文の概要: Thermodynamic Performance Limits for Score-Based Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.06174v1
• Date: Tue, 07 Oct 2025 17:35:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-08 17:57:08.390111
• Title: Thermodynamic Performance Limits for Score-Based Diffusion Models
• Title（参考訳）: スコアベース拡散モデルの熱力学性能限界
• Authors: Nathan X. Kodama, Michael Hinczewski,
• Abstract要約: エントロピー速度に基づく性能限界を導出することにより,スコアベース拡散モデルと非平衡熱力学の接続を確立する。 我々のフレームワークは、生成モデリング性能と熱力学による基本的な物理原理を結びつけている。
• 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: We establish a fundamental connection between score-based diffusion models and non-equilibrium thermodynamics by deriving performance limits based on entropy rates. Our main theoretical contribution is a lower bound on the negative log-likelihood of the data that relates model performance to entropy rates of diffusion processes. We numerically validate this bound on a synthetic dataset and investigate its tightness. By building a bridge to entropy rates - system, intrinsic, and exchange entropy - we provide new insights into the thermodynamic operation of these models, drawing parallels to Maxwell's demon and implications for thermodynamic computing hardware. Our framework connects generative modeling performance to fundamental physical principles through stochastic thermodynamics.
• Abstract（参考訳）: エントロピー率に基づく性能限界を導出することにより,スコアベース拡散モデルと非平衡熱力学の基本的な関係を確立する。 我々の理論的な主な貢献は、モデル性能と拡散過程のエントロピー速度に関連するデータの負の対数類似度に対する低い境界である。 我々は、この境界を合成データセット上で数値的に検証し、その厳密性について検討する。 エントロピーレート(システム、内在、交換エントロピー)へのブリッジを構築することで、これらのモデルの熱力学的操作に関する新たな洞察を与え、マクスウェルのデーモンと熱力学計算ハードウェアへの影響を反映させる。 本フレームワークは,確率的熱力学による生成的モデリング性能と基本的な物理原理を結合する。

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