論文の概要: Learning to Think in Physics: Breaking Shortcut Learning in Scientific Diffusion via Representation Alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.20780v1
• Date: Wed, 20 May 2026 06:22:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-21 19:19:56.522297
• Title: Learning to Think in Physics: Breaking Shortcut Learning in Scientific Diffusion via Representation Alignment
• Title（参考訳）: 物理における思考の学習:表現アライメントによる科学的拡散におけるショートカット学習を破る
• Abstract要約: 教師なしアーキテクチャに依存しないフレームワークである**REPA-P*は、第一原理残差を用いて中間機能を物理状態と整合させる。 4つのPDEタスク全体で、REPA-Pは最大2倍の収束を加速し、物理残余を最大6.4%の値に減らし、配布外ロバスト性を最大49.3%の値に改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.534152672503772
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Physics-informed diffusion models typically enforce PDE constraints only on final outputs, leaving intermediate representations unconstrained and prone to shortcut learning under shifted boundary conditions. We introduce **REPA-P**, a teacher-free, architecture-agnostic framework that aligns intermediate features with physical states using first-principles residuals. REPA-P attaches lightweight $1{\times}1$ projection heads to selected layers, decodes hidden activations into physical quantities, and applies PDE residual losses during training. These heads are discarded at inference, introducing **zero overhead**. Across four PDE tasks, including Darcy flow, topology optimization, electrostatic potential, and turbulent channel flow, REPA-P accelerates convergence by up to $2{\times}$, reduces physics residuals by up to $66.4\%$, and improves out-of-distribution robustness by up to $49.3\%$, with consistent gains on both U-Net and Diffusion Transformer backbones. Ablations show that supervising a small set of intermediate layers captures most benefits and complements output-level physics losses. Code is available at [https://github.com/Hxxxz0/REPA-P](https://github.com/Hxxxz0/REPA-P).
• Abstract（参考訳）: 物理インフォームド拡散モデルは通常、最終出力のみにPDE制約を課し、中間表現は制約されず、シフト境界条件下での学習をショートカットする傾向がある。 教師なしアーキテクチャに依存しないフレームワークである**REPA-P*は、第一原理残差を用いて中間機能を物理状態と整合させる。 REPA-Pは、選択した層に軽量な$1{\times}1$プロジェクションヘッドを取り付け、隠れたアクティベーションを物理量にデコードし、トレーニング中にPDEの残留損失を適用します。 これらのヘッドは、**ゼロのオーバーヘッド*を導入して、推論時に破棄される。 ダーシーフロー、トポロジー最適化、静電ポテンシャル、乱流チャネルフローを含む4つのPDEタスクにおいて、REPA-Pは収束を最大$2{\times}$で加速し、物理残基を最大$6.4\%で減らし、分布外ロバスト性を最大$49.3\%で改善し、U-NetとDiffusion Transformerのバックボーンに一貫した利得を与える。 アブレーションは、中間層の小さな集合を監督することが、ほとんどの利点を捉え、出力レベルの物理学的損失を補うことを示している。 コードは[https://github.com/Hxxxz0/REPA-P](https://github.com/Hxxxz0/REPA-P]で入手できる。

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