論文の概要: Unlocking Out-of-Distribution Generalization in Dynamics through Physics-Guided Augmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.24216v1
• Date: Tue, 28 Oct 2025 09:30:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-29 15:35:36.987934
• Title: Unlocking Out-of-Distribution Generalization in Dynamics through Physics-Guided Augmentation
• Title（参考訳）: 物理誘導増強によるダイナミクスのアウト・オブ・ディストリビューション一般化の解法
• Authors: Fan Xu, Hao Wu, Kun Wang, Nan Wang, Qingsong Wen, Xian Wu, Wei Gong, Xibin Zhao,
• Abstract要約: 物理誘導量拡張プラグインのSPARKについて述べる。 多様なベンチマーク実験により、SPARKは最先端のベースラインを大幅に上回っていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.40087254928057
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In dynamical system modeling, traditional numerical methods are limited by high computational costs, while modern data-driven approaches struggle with data scarcity and distribution shifts. To address these fundamental limitations, we first propose SPARK, a physics-guided quantitative augmentation plugin. Specifically, SPARK utilizes a reconstruction autoencoder to integrate physical parameters into a physics-rich discrete state dictionary. This state dictionary then acts as a structured dictionary of physical states, enabling the creation of new, physically-plausible training samples via principled interpolation in the latent space. Further, for downstream prediction, these augmented representations are seamlessly integrated with a Fourier-enhanced Graph ODE, a combination designed to robustly model the enriched data distribution while capturing long-term temporal dependencies. Extensive experiments on diverse benchmarks demonstrate that SPARK significantly outperforms state-of-the-art baselines, particularly in challenging out-of-distribution scenarios and data-scarce regimes, proving the efficacy of our physics-guided augmentation paradigm.
• Abstract（参考訳）: 動的システムモデリングでは、従来の数値法は計算コストが高いために制限されるが、現代のデータ駆動型アプローチはデータの不足と分散シフトに悩まされている。 これらの基本的な制約に対処するために、まず物理誘導量拡張プラグインであるSPARKを提案する。 具体的には、再構成オートエンコーダを用いて物理パラメータを物理量の多い離散状態辞書に統合する。 この状態辞書は、物理的状態の構造化辞書として機能し、潜在空間における原理的補間を通して、新しい物理的に証明可能なトレーニングサンプルを作成することができる。 さらに、下流予測では、これらの拡張表現は、長期の時間的依存関係をキャプチャしながら、リッチなデータ分散を堅牢にモデル化するFourier-enhanced Graph ODEとシームレスに統合される。 多様なベンチマークに関する大規模な実験により、SPARKは最先端のベースラインを著しく上回り、特に配布外シナリオやデータスカースレジームに挑戦し、物理誘導強化パラダイムの有効性を証明した。

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