論文の概要: Energy Loss Functions for Physical Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.02087v1
• Date: Mon, 03 Nov 2025 21:58:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-05 18:47:05.690555
• Title: Energy Loss Functions for Physical Systems
• Title（参考訳）: 物理系におけるエネルギー損失関数
• Authors: Sékou-Oumar Kaba, Kusha Sareen, Daniel Levy, Siamak Ravanbakhsh,
• Abstract要約: 本稿では,物理情報を損失関数に直接利用して予測・生成する手法を提案する。 分子生成とスピン基底状態予測のアプローチを実証し,ベースラインよりも顕著な改善を報告した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.10782090682612
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Effectively leveraging prior knowledge of a system's physics is crucial for applications of machine learning to scientific domains. Previous approaches mostly focused on incorporating physical insights at the architectural level. In this paper, we propose a framework to leverage physical information directly into the loss function for prediction and generative modeling tasks on systems like molecules and spins. We derive energy loss functions assuming that each data sample is in thermal equilibrium with respect to an approximate energy landscape. By using the reverse KL divergence with a Boltzmann distribution around the data, we obtain the loss as an energy difference between the data and the model predictions. This perspective also recasts traditional objectives like MSE as energy-based, but with a physically meaningless energy. In contrast, our formulation yields physically grounded loss functions with gradients that better align with valid configurations, while being architecture-agnostic and computationally efficient. The energy loss functions also inherently respect physical symmetries. We demonstrate our approach on molecular generation and spin ground-state prediction and report significant improvements over baselines.
• Abstract（参考訳）: システムの物理に関する事前知識を効果的に活用することは、機械学習の科学領域への応用に不可欠である。 以前のアプローチは主に、アーキテクチャレベルで物理的な洞察を取り入れることに焦点を当てていた。 本稿では,分子やスピンなどのシステム上でのモデリングタスクの予測と生成を行うために,損失関数に物理情報を直接利用するためのフレームワークを提案する。 エネルギー損失関数は、各データサンプルが近似エネルギー景観に対して熱平衡にあると仮定して導かれる。 データの周りにボルツマン分布を持つ逆KL分散を用いて、データとモデル予測の間のエネルギー差として損失を得る。 この視点はまた、MSEのような伝統的な目的をエネルギーベースとして再放送するが、物理的に無意味なエネルギーを持つ。 対照的に、我々の定式化は、アーキテクチャに依存せず、計算的に効率的でありながら、有効な構成とよりよく整合した勾配を持つ物理的に基底化された損失関数をもたらす。 エネルギー損失関数は本質的に物理対称性を尊重する。 分子生成とスピン基底状態予測のアプローチを実証し,ベースラインよりも顕著な改善を報告した。

関連論文リスト

• APRIL: Auxiliary Physically-Redundant Information in Loss - A physics-informed framework for parameter estimation with a gravitational-wave case study [0.0]
  物理情報ニューラルネットワーク(PINN)は、ニューラルネットワークのトレーニングに直接、システムを管理する偏微分方程式を組み込む。 本稿では,損失に物理的に依存する補助的な情報を含めることによる補完的アプローチを提案する。 数学的にこれらの用語は、損失景観を再構成しながら、真の物理的最小値を保存することを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-15T15:34:19Z)
• From Physics to Machine Learning and Back: Part II - Learning and Observational Bias in PHM [52.64097278841485]
  物理インフォームドモデリングとデータストラテジーによる学習と観察バイアスの導入は、モデルを物理的に一貫した信頼性のある予測へと導くことができるかを検討する。 メタラーニングや少数ショットラーニングなどの高速適応手法をドメイン一般化手法とともに検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-25T14:15:43Z)
• Learning with springs and sticks [6.765839157891597]
  本研究では,任意の連続関数を任意に近似できるばねと棒からなる簡単な力学系について検討する。 提案手法を回帰タスクに適用し,その性能が多層パーセプトロンに匹敵することを示す。 環境変動に起因したシステムのエンファーモダイナミック学習障壁を実証的に発見する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-26T13:26:26Z)
• FIRE-GNN: Force-informed, Relaxed Equivariance Graph Neural Network for Rapid and Accurate Prediction of Surface Properties [8.537263229630897]
  本稿では,表面標準対称性の破れと機械学習の原子間ポテンシャル(MLIP)に基づく力情報を統合するFIRE-GNNを紹介する。 従来の作業関数予測よりも平均絶対誤差(0.065 eVまで)が2倍減少する。 このモデルにより、作業関数の正確かつ迅速な予測と、広大な化学空間におけるエネルギーの切断が可能となる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-22T00:07:52Z)
• Predicting the Energy Landscape of Stochastic Dynamical System via Physics-informed Self-supervised Learning [27.544116710935278]
  エネルギー景観は多くの実世界の複雑なシステムの力学を形成する上で重要な役割を担っている。 進化軌道からエネルギー景観を学習するための物理インフォームド自己教師学習法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-24T04:26:26Z)
• DimINO: Dimension-Informed Neural Operator Learning [41.37905663176428]
  Diminoは次元分析にインスパイアされたフレームワークである。 既存のニューラル演算子アーキテクチャにシームレスに統合することができる。 PDEデータセットで最大76.3%のパフォーマンス向上を実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-08T10:48:50Z)
• Thermodynamics-Consistent Graph Neural Networks [50.0791489606211]
  本稿では,二成分混合物の組成依存的活動係数を予測するために,ギブス自由エネルギーグラフニューラルネットワーク(GE-GNN)を提案する。 GE-GNNアーキテクチャはギブス自由エネルギーを超えるモルを予測することによって熱力学的整合性を確保する。 活性係数予測の精度と熱力学的整合性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-08T06:58:56Z)
• PhyRecon: Physically Plausible Neural Scene Reconstruction [81.73129450090684]
  PHYRECONは、微分可能なレンダリングと微分可能な物理シミュレーションの両方を利用して暗黙的な表面表現を学習する最初のアプローチである。 この設計の中心は、SDFに基づく暗黙の表現と明示的な表面点の間の効率的な変換である。 また,物理シミュレータの安定性も向上し,全データセットに対して少なくとも40%の改善が得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-25T15:06:58Z)
• On the importance of catalyst-adsorbate 3D interactions for relaxed energy predictions [98.70797778496366]
  吸着剤の相対的な位置を無視しながら,OC20データセットの緩和エネルギーを予測できるかどうかを検討する。 結合サイト情報の削除は,期待通りに精度を低下させるが,修正モデルは極めて良好なMAEで緩和エネルギーを予測することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-10T14:57:04Z)
• Energy Transformer [64.22957136952725]
  我々の研究は、機械学習における有望な3つのパラダイム、すなわち注意機構、エネルギーベースモデル、連想記憶の側面を組み合わせる。 本稿では,エネルギー変換器(ET,Energy Transformer)と呼ばれる新しいアーキテクチャを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-14T18:51:22Z)
• A physics-based domain adaptation framework for modelling and forecasting building energy systems [5.8010446129208155]
  最先端の機械学習ベースのモデルは、建物内のエネルギー挙動のモデリングと予測に一般的な選択肢である。 しかし、それらの構造は、物理現象の制御と結びついた物理的・機械的構造を持たない。 我々はラベル付きデータの代わりに、熱伝達常微分方程式によって支配されるLTIの幾何学構造を利用する新しいSDA手法を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-19T17:27:39Z)
• Data vs. Physics: The Apparent Pareto Front of Physics-Informed Neural Networks [8.487185704099925]
  物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)は、有望なディープラーニング手法として登場した。 PINNは訓練が困難であり、データと物理損失関数を組み合わせた場合、損失重み付けを慎重に調整する必要があることが多い。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-03T13:47:45Z)
• Causal Discovery in Physical Systems from Videos [123.79211190669821]
  因果発見は人間の認知の中心にある。 本研究では,ビデオの因果発見の課題を,地層構造を監督せずにエンドツーエンドで検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-01T17:29:57Z)
• Targeted free energy estimation via learned mappings [66.20146549150475]
  自由エネルギー摂動 (FEP) は60年以上前にズワンツィヒによって自由エネルギー差を推定する方法として提案された。 FEPは、分布間の十分な重複の必要性という厳しい制限に悩まされている。 目標自由エネルギー摂動(Targeted Free Energy Perturbation)と呼ばれるこの問題を緩和するための1つの戦略は、オーバーラップを増やすために構成空間の高次元マッピングを使用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-12T11:10:00Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。