論文の概要: Operator Flow Matching for Timeseries Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.15101v1
• Date: Thu, 16 Oct 2025 19:40:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-20 20:17:34.369125
• Title: Operator Flow Matching for Timeseries Forecasting
• Title（参考訳）: 時系列予測のためのオペレータフローマッチング
• Authors: Yolanne Yi Ran Lee, Kyriakos Flouris,
• Abstract要約: 既存の自己回帰と拡散に基づくアプローチは、長い、物理的に一貫した予測を制限する累積誤差や離散化アーチファクトに悩まされることが多い。 本研究では、FNO誤差の上限を証明し、チャネル折り畳みによるスパース条件付けを利用した潜時流マッチングモデルであるTempOを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.406359246841227
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Forecasting high-dimensional, PDE-governed dynamics remains a core challenge for generative modeling. Existing autoregressive and diffusion-based approaches often suffer cumulative errors and discretisation artifacts that limit long, physically consistent forecasts. Flow matching offers a natural alternative, enabling efficient, deterministic sampling. We prove an upper bound on FNO approximation error and propose TempO, a latent flow matching model leveraging sparse conditioning with channel folding to efficiently process 3D spatiotemporal fields using time-conditioned Fourier layers to capture multi-scale modes with high fidelity. TempO outperforms state-of-the-art baselines across three benchmark PDE datasets, and spectral analysis further demonstrates superior recovery of multi-scale dynamics, while efficiency studies highlight its parameter- and memory-light design compared to attention-based or convolutional regressors.
• Abstract（参考訳）: 高次元の PDE-governed dynamics を予測することは、生成モデリングにおける中心的な課題である。 既存の自己回帰と拡散に基づくアプローチは、長い、物理的に一貫した予測を制限する累積誤差や離散化アーチファクトに悩まされることが多い。 フローマッチングは自然な代替手段を提供し、効率的で決定論的サンプリングを可能にする。 我々はFNO近似誤差の上限を証明し、チャネル折り畳みによるスパース条件を利用した潜時流マッチングモデルであるTempOを提案し、時間条件のフーリエ層を用いて3次元時空場を効率的に処理し、高忠実度でマルチスケールモードを捕捉する。 TempOは3つのベンチマークPDEデータセットで最先端のベースラインを上回り、スペクトル分析によりマルチスケールのダイナミクスの回復がさらに優れていることが示される。

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