Fugu-MT 論文翻訳(概要): Physics-Informed Extreme Learning Machine (PIELM): Opportunities and Challenges

論文の概要: Physics-Informed Extreme Learning Machine (PIELM): Opportunities and Challenges

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.24577v1
Date: Tue, 28 Oct 2025 16:11:16 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-10-29 15:35:37.267144
Title: Physics-Informed Extreme Learning Machine (PIELM): Opportunities and Challenges
Title（参考訳）: 物理インフォームド・エクストリーム・ラーニング・マシン(PIELM)の可能性と課題
Authors: He Yang, Fei Ren, Hai-Sui Yu, Xiaohui Chen, Pei-Zhi Zhuang,
Abstract要約: 急勾配、非線形性、高周波挙動、厳しい制約、不確実性、多物理結合でPDEを解くために多くの努力がなされている。成功にもかかわらず、多くの緊急課題に取り組み、より堅牢で、解釈可能で、一般化可能なPIELMフレームワークを開発する機会を提供する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 15.231824471942213
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: We are very delighted to see the fast development of physics-informed extreme learning machine (PIELM) in recent years for higher computation efficiency and accuracy in physics-informed machine learning. As a summary or review on PIELM is currently not available, we would like to take this opportunity to show our perspective and experience for this promising research direction. We can see many efforts are made to solve PDEs with sharp gradients, nonlinearities, high-frequency behavior, hard constraints, uncertainty, multiphysics coupling. Despite the success, many urgent challenges remain to be tackled, which also provides us opportunities to develop more robust, interpretable, and generalizable PIELM frameworks with applications in science and engineering.
Abstract（参考訳）: 近年の物理インフォームド・エクストリーム・機械学習(PIELM)の急速な発展により,物理インフォームド・機械学習の計算効率と精度が向上することが期待されている。現在、PIELMの概要やレビューは公開されていないので、この将来性のある研究方向性の展望と経験を示すために、この機会を捉えたいと思います。急勾配、非線形性、高周波挙動、厳しい制約、不確実性、多物理結合でPDEを解くために多くの努力がなされている。成功にもかかわらず、多くの緊急課題に取り組み、科学や工学の応用でより堅牢で、解釈可能で、一般化可能なPIELMフレームワークを開発する機会を提供する。

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