論文の概要: Multi-Head Residual-Gated DeepONet for Coherent Nonlinear Wave Dynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.11972v1
• Date: Mon, 13 Apr 2026 19:05:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-15 19:11:32.077388
• Title: Multi-Head Residual-Gated DeepONet for Coherent Nonlinear Wave Dynamics
• Title（参考訳）: コヒーレント非線形波動ダイナミクスのためのマルチヘッド残差Gated DeepONet
• Authors: Zhiwei Fan, Yiming Pan, Daniel Coca,
• Abstract要約: コヒーレント非線形波動力学は、初期状態の物理的に意味のある記述子のコンパクトな集合によって強く形作られる。 ここでは、状態進化と量子力学における物理的に意味のある観測可能性の相補的な役割に着想を得て、異なるパラダイムを導入する。 我々は,プレブランチ残差変調器,分岐残差ゲート,トランク残差ゲートを組み合わせたMH-RG(Multi-Head Residual-Gated DeepONet)を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.108753350611607
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Coherent nonlinear wave dynamics are often strongly shaped by a compact set of physically meaningful descriptors of the initial state. Traditional neural operators typically treat the input-output mapping as a largely black-box high-dimensional regression problem, without explicitly exploiting this structured physical context. Common feature-integration strategies usually rely on direct concatenation or FiLM-style affine modulation in hidden latent spaces. Here we introduce a different paradigm, loosely inspired by the complementary roles of state evolution and physically meaningful observables in quantum mechanics: the wave field is learned through a standard DeepONet state pathway, while compact physical descriptors follow a parallel conditioning pathway and act as residual modulation factors on the state prediction. Based on this idea, we develop a Multi-Head Residual-Gated DeepONet (MH-RG), which combines a pre-branch residual modulator, a branch residual gate, and a trunk residual gate with a low-rank multi-head mechanism to capture multiple complementary conditioned response patterns without prohibitive parameter growth. We evaluate the framework on representative benchmarks including highly nonlinear conservative wave dynamics and dissipative trapped dynamics and further perform detailed mechanistic analyses of the learned multi-head gating behavior. Compared with feature-augmented baselines, MH-RG DeepONet achieves consistently lower error while better preserving phase coherence and the fidelity of physically relevant dynamical quantities.
• Abstract（参考訳）: コヒーレント非線形波動力学は、しばしば初期状態の物理的に意味のある記述子のコンパクトな集合によって強く形作られる。 従来のニューラル演算子は、この構造化された物理的文脈を明示的に利用することなく、入力出力マッピングを主にブラックボックスの高次元回帰問題として扱う。 一般的な特徴積分戦略は、通常、隠れた潜在空間における直接連結やFiLMスタイルのアフィン変調に依存する。 ここでは、量子力学における状態進化と物理的に有意な観測値の相補的な役割に着想を得て、異なるパラダイムを導入する: 波動場は標準のDeepONet状態経路を通して学習され、一方、コンパクトな物理記述子は並列条件経路に従い、状態予測の残差変調因子として機能する。 この考え方に基づいて,プリブランチ残差変調器,分岐残差ゲート,トランク残差ゲートと低ランクマルチヘッド機構を組み合わせたMH-RG(Multi-Head Residual-Gated DeepONet)を開発した。 本研究では,高非線形保守波動力学および散逸的捕捉動力学を含む代表ベンチマーク上でのフレームワークの評価を行い,学習したマルチヘッドゲーティング動作の詳細な力学解析を行う。 特徴拡張ベースラインと比較して、MH-RG DeepONetは、位相コヒーレンスと物理的に関連する動的量の忠実さを保ちながら、常に低い誤差を達成する。

関連論文リスト

• Imaginary Gauge Field and Non-Hermitian Topological Transition Emerging Through Attenuation-Gauge Duality in Conservative Systems [2.4065240342323384]
  非エルミート物理学は伝統的にアクティブなゲイン-ロス変調や非相互結合に依存している。 非エルミート位相が完全に受動的で保守的なシステム内に現れる減衰ゲージ双対性パラダイムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-03-18T10:04:21Z)
• OMNIFLOW: A Physics-Grounded Multimodal Agent for Generalized Scientific Reasoning [51.33849811496781]
  大規模言語モデル (LLM) は例外的な論理的推論能力を示しているが、部分微分方程式 (PDE) による連続力学としばしば競合する。 OMNIFLOWは, 領域固有のパラメータ更新を必要とせず, 基本物理法則で凍結LDMを基底として設計したマルチモーダルシンボリックアーキテクチャである。 我々は, 微視的乱流, 理論的ナビエ・ストークス, マクロ的世界天気予報のベンチマークでこれを評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-03-16T18:29:01Z)
• KoopGen: Koopman Generator Networks for Representing and Predicting Dynamical Systems with Continuous Spectra [65.11254608352982]
  生成元をベースとしたニューラル・クープマン・フレームワークを導入し,構造的かつ状態に依存したクープマン・ジェネレータの表現を通じて動的にモデル化する。 固有のカルテス分解をスキュー結合および自己結合成分に利用することにより、KoopGenは可逆的な散逸から保守的な輸送を分離する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-15T06:32:23Z)
• Random-Matrix-Induced Simplicity Bias in Over-parameterized Variational Quantum Circuits [72.0643009153473]
  本稿では,観測可能な期待値とパラメータ勾配の両方がシステムサイズに指数関数的に集中するHaar型普遍性クラスに,表現的変分アンサーゼが入ることを示す。 その結果、そのような回路によって誘導される仮説クラスは、近点関数の狭い族に高い確率で崩壊する。 テンソル-ネットワークベースおよびテンソル-ハイパーネットワークパラメータ化を含むテンソル構造VQCは、ハール型普遍性クラスの外にある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-05T08:04:33Z)
• Variational Physics-Informed Ansatz for Reconstructing Hidden Interaction Networks from Steady States [0.0]
  本研究では、不均一な定常状態データから直接一般相互作用演算子を推定する変分物理学インフォームド・アンサッツ(VPIA)を提案する。 VPIAは力学の定常的制約を微分可能な変分表現に埋め込む。 物理由来の定常状態残留を最小化することにより、基礎となる結合を再構築する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-06T08:16:32Z)
• Entanglement and optimization within autoregressive neural quantum states [3.318269729347296]
  ニューラル量子状態(NQS)は、非常に絡み合った量子多体波動関数を表現することができる強力な変分アンゼである。 最大256ドルのスピンを持つ鎖に対するランダム自己回帰波動関数のアンサンブルの大規模シミュレーションを行う。 平均エンタングルメントスケーリング, エンタングルメントスペクトル, 相関関数における遷移のシグネチャを明らかにする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-15T18:59:19Z)
• Dynamics with autoregressive neural quantum states: application to critical quench dynamics [41.94295877935867]
  本稿では、量子系の長時間のダイナミクスを安定的に捉えるための代替の汎用スキームを提案する。 二次元量子イジングモデルにおけるキブル・ズレーク機構の解明により,時間依存性のクエンチ力学にこのスキームを適用した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-07T15:50:00Z)
• Kernel and Rich Regimes in Overparametrized Models [69.40899443842443]
  過度にパラメータ化された多層ネットワーク上の勾配勾配は、RKHSノルムではないリッチな暗黙バイアスを誘発できることを示す。 また、より複雑な行列分解モデルと多層非線形ネットワークに対して、この遷移を実証的に示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-20T15:43:02Z)

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。