論文の概要: Rethinking Scientific Modeling: Toward Physically Consistent and Simulation-Executable Programmatic Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.07083v1
• Date: Fri, 06 Feb 2026 06:57:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-10 20:26:24.433259
• Title: Rethinking Scientific Modeling: Toward Physically Consistent and Simulation-Executable Programmatic Generation
• Title（参考訳）: 科学的モデリングの再考 : 物理的一貫性とシミュレーション-実行可能なプログラム生成に向けて
• Authors: Yongqing Jiang, Jianze Wang, Zhiqi Shen, Zhenghong Lin, Jiayuan Wang, Yijian Yang, Kaoshan Dai, Haoran Luo,
• Abstract要約: 非実行可能または物理的に一貫性のない出力は、厳密な工学的制約の下では依然として一般的である。 物理に一貫性のある自動建築モデリングのための枠組みを提案する。 CivilInstructは、構造工学の知識と制約推論を形式化するドメイン固有のデータセットとして導入された。 MBEvalは、実行可能性と構造的ダイナミクスの一貫性を評価する検証駆動ベンチマークとして提示される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.067859101380389
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Structural modeling is a fundamental component of computational engineering science, in which even minor physical inconsistencies or specification violations may invalidate downstream simulations. The potential of large language models (LLMs) for automatic generation of modeling code has been demonstrated. However, non-executable or physically inconsistent outputs remain prevalent under stringent engineering constraints. A framework for physics-consistent automatic building modeling is therefore proposed, integrating domain knowledge construction, constraint-oriented model alignment, and verification-driven evaluation. CivilInstruct is introduced as a domain-specific dataset that formalizes structural engineering knowledge and constraint reasoning to enable simulation-ready model generation. A two-stage fine-tuning strategy is further employed to enforce constraint satisfaction and application programming interface compliance, substantially reducing hallucinated and non-conforming outputs. MBEval is presented as a verification-driven benchmark that evaluates executability and structural dynamics consistency through closed-loop validation. Experimental results show consistent improvements over baselines across rigorous verification metrics. Our code is available at https://github.com/Jovanqing/AutoBM.
• Abstract（参考訳）: 構造モデリングは計算工学の基本的な要素であり、小さな物理的不整合や仕様違反でさえ下流のシミュレーションを無効にすることができる。 モデリングコードの自動生成のための大規模言語モデル(LLM)の可能性が実証されている。 しかし、実行不可能または物理的に一貫性のない出力は、厳密な工学的制約の下では依然として一般的である。 そこで, ドメイン知識構築, 制約指向モデルアライメント, 検証駆動評価を統合し, 物理に一貫性のある自動ビルディングモデリングのためのフレームワークを提案する。 CivilInstructは、構造工学の知識と制約推論を形式化し、シミュレーション可能なモデル生成を可能にするドメイン固有のデータセットとして導入された。 さらに、制約満足度とアプリケーションプログラミングインタフェースのコンプライアンスを強制するために、2段階の微調整戦略が採用され、幻覚的および非コンフォーミングな出力が大幅に削減される。 MBEvalは、クローズドループ検証による実行可能性と構造的ダイナミクスの一貫性を評価する検証駆動ベンチマークとして提示される。 実験結果から,厳密な検証指標による基準値よりも一貫した改善が得られた。 私たちのコードはhttps://github.com/Jovanqing/AutoBMで利用可能です。

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