論文の概要: Towards Multi-Fidelity Scaling Laws of Neural Surrogates in CFD

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.01830v1
• Date: Mon, 03 Nov 2025 18:37:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-05 16:37:27.371732
• Title: Towards Multi-Fidelity Scaling Laws of Neural Surrogates in CFD
• Title（参考訳）: CFDにおけるニューラルサロゲートの多次元スケーリング法則に向けて
• Authors: Paul Setinek, Gianluca Galletti, Johannes Brandstetter,
• Abstract要約: スケーリング法則は、データ、パラメータ、計算によってモデルパフォーマンスがどのように成長するかを記述する。 低忠実度・高忠実度シミュレーションを用いて, ニューラルネットワークにおけるデータ忠実度とコストのトレードオフについて検討する。 本実験は, 計算性能のスケーリング挙動を明らかにし, 与えられたデータセット構成に対して, 予算依存の最適忠実度混合を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.38912245186567
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Scaling laws describe how model performance grows with data, parameters and compute. While large datasets can usually be collected at relatively low cost in domains such as language or vision, scientific machine learning is often limited by the high expense of generating training data through numerical simulations. However, by adjusting modeling assumptions and approximations, simulation fidelity can be traded for computational cost, an aspect absent in other domains. We investigate this trade-off between data fidelity and cost in neural surrogates using low- and high-fidelity Reynolds-Averaged Navier-Stokes (RANS) simulations. Reformulating classical scaling laws, we decompose the dataset axis into compute budget and dataset composition. Our experiments reveal compute-performance scaling behavior and exhibit budget-dependent optimal fidelity mixes for the given dataset configuration. These findings provide the first study of empirical scaling laws for multi-fidelity neural surrogate datasets and offer practical considerations for compute-efficient dataset generation in scientific machine learning.
• Abstract（参考訳）: スケーリング法則は、データ、パラメータ、計算によってモデルパフォーマンスがどのように成長するかを記述する。 大規模なデータセットは通常、言語や視覚などの領域で比較的低コストで収集することができるが、科学的な機械学習は、数値シミュレーションを通じてトレーニングデータを生成するコストが高いため、しばしば制限される。 しかし、モデリングの仮定や近似を調整することで、シミュレーションの忠実さを計算コストで交換することができる。 本稿では,低密度かつ高密度のReynolds-Averaged Navier-Stokes(RANS)シミュレーションを用いて,ニューラルネットワークにおけるデータ忠実度とコストのトレードオフについて検討する。 古典的なスケーリング法則を改訂し、データセット軸を計算予算とデータセット構成に分解する。 本実験は, 計算性能のスケーリング挙動を明らかにし, 与えられたデータセット構成に対して, 予算依存の最適忠実度混合を示す。 これらの知見は、多要素ニューラルネットワークサロゲートデータセットに対する経験的スケーリング法則の最初の研究であり、科学機械学習における計算効率の高いデータセット生成のための実践的な考察を提供する。

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