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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.24577v2
• Date: Sun, 02 Nov 2025 14:53:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-04 14:12:27.995965
• 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, Francesco Calabro, Hai-Sui Yu, Xiaohui Chen, Pei-Zhi Zhuang,
• Abstract要約: 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)は、他の物理インフォームド・機械学習(PIML)パラダイムと比較して計算効率と精度が向上している。 通常の偏微分方程式(ODEs/PDEs)の解法は、急勾配、非線形性、高周波の挙動、厳密な制約、不確実性、多物理結合、解釈可能性に特徴付けられる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.374855646232868
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: We are delighted to see the recent development of physics-informed extreme learning machine (PIELM) for its higher computational efficiency and accuracy compared to other physics-informed machine learning (PIML) paradigms. Since a comprehensive summary or review of PIELM is currently unavailable, we would like to take this opportunity to share our perspectives and experiences on this promising research direction. We can see that many efforts have been made to solve ordinary/partial differential equations (ODEs/PDEs) characterized by sharp gradients, nonlinearities, high-frequency behavior, hard constraints, uncertainty, multiphysics coupling, and interpretability. Despite these encouraging successes, many pressing challenges remain to be tackled, which also provides opportunities to develop more robust, interpretable, and generalizable PIELM frameworks for scientific and engineering applications.
• 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)は,他の物理インフォームド・機械学習(PIML)パラダイムと比較して計算効率と精度が向上している。 現在、PIELMの総合的な概要やレビューは入手できないので、この将来的な研究方向性について、私たちの視点と経験を共有したい。 急勾配, 非線形性, 高周波挙動, 硬度制約, 不確実性, 多物理結合, 解釈可能性といった特徴を持つ常微分方程式(ODEs/PDEs)を解くために多くの努力がなされている。 これらの成功にもかかわらず、多くのプレス課題に取り組み、科学や工学の応用のために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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