論文の概要: Test-time Generalization for Physics through Neural Operator Splitting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.00884v1
• Date: Sat, 31 Jan 2026 20:08:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-03 19:28:33.449473
• Title: Test-time Generalization for Physics through Neural Operator Splitting
• Title（参考訳）: ニューラル演算子分割による物理試験時間一般化
• Authors: Louis Serrano, Jiequn Han, Edouard Oyallon, Shirley Ho, Rudy Morel,
• Abstract要約: トレーニングオペレータの合成を探索し、未知のダイナミクスを近似する神経オペレータ分割戦略を導入する。 提案手法は,基礎となるPDEパラメータを復元しながら,最先端のゼロショット一般化結果を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.59844119790293
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Neural operators have shown promise in learning solution maps of partial differential equations (PDEs), but they often struggle to generalize when test inputs lie outside the training distribution, such as novel initial conditions, unseen PDE coefficients or unseen physics. Prior works address this limitation with large-scale multiple physics pretraining followed by fine-tuning, but this still requires examples from the new dynamics, falling short of true zero-shot generalization. In this work, we propose a method to enhance generalization at test time, i.e., without modifying pretrained weights. Building on DISCO, which provides a dictionary of neural operators trained across different dynamics, we introduce a neural operator splitting strategy that, at test time, searches over compositions of training operators to approximate unseen dynamics. On challenging out-of-distribution tasks including parameter extrapolation and novel combinations of physics phenomena, our approach achieves state-of-the-art zero-shot generalization results, while being able to recover the underlying PDE parameters. These results underscore test-time computation as a key avenue for building flexible, compositional, and generalizable neural operators.
• Abstract（参考訳）: ニューラル作用素は偏微分方程式(PDE)の学習解写像において有望であるが、新しい初期条件や未知のPDE係数、未知の物理学など、試験入力がトレーニング分布外にある場合、一般化に苦慮することが多い。 以前の研究は、大規模な多重物理事前訓練と微調整によるこの制限に対処していたが、それでもこれは真のゼロショット一般化に欠ける新しい力学の例を必要とする。 本研究では,事前学習した重みを変更することなく,テスト時の一般化を向上する手法を提案する。 異なるダイナミックスでトレーニングされたニューラル演算子の辞書を提供するdisCO上に構築されており、テスト時にトレーニング演算子の合成を探索し、未知のダイナミクスを近似するニューラル演算子の分割戦略を導入する。 パラメータ外挿や物理現象の新たな組み合わせを含む分布外処理の課題に対して,本手法は基礎となるPDEパラメータを復元しつつ,最先端のゼロショット一般化結果を達成している。 これらの結果は、フレキシブルで構成的で一般化可能なニューラル演算子を構築するための重要な道として、テスト時間計算の基盤となる。

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