論文の概要: Physics-Preserving Latent Compression for Zero-Shot Resolution Transfer in 3D Turbulence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.21781v1
• Date: Fri, 19 Jun 2026 22:02:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-26 03:18:42.898456
• Title: Physics-Preserving Latent Compression for Zero-Shot Resolution Transfer in 3D Turbulence
• Title（参考訳）: 3次元乱流におけるゼロショット分解能伝達のための物理保存遅延圧縮
• Abstract要約: 高分解能乱流モデリングは科学計算に不可欠である。 既存の科学圧縮機はストレージを減らすが、通常はフレーム単位の表現で動作する。 本研究では3次元乱流に対するパッチローカル遅延圧縮機PPLCを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.18933468902136
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: High-resolution turbulence modeling is essential for scientific computing, but remains constrained by the cost of direct numerical simulation and the scarcity of full-resolution data. Existing scientific compressors reduce storage but typically operate on per-frame representations, whereas learned compressors yield compact latents that are often resolution-dependent and weakly aligned with the physics of turbulence. This raises the need for a compression framework that reduces data size, preserves physical diagnostics, and transfers from low-resolution training fields to high-resolution test fields without retraining. In this paper, we propose Physics-Preserving Latent Compression (PPLC), a patch-local latent compressor for three-dimensional turbulence. Motivated by inertial-range scale similarity, PPLC treats fixed-size patches as transferable units and applies a shared variational autoencoder independently of the global grid size. It combines exact mean preservation, zero-mean fluctuation encoding, an invertible Haar wavelet front-end, shift-consistency regularization, and overlap-aware reconstruction. Instantiated on forced isotropic turbulence, PPLC is trained only on stride-downsampled 256^3 fields and transfers zero-shot to 1024^3 fields. Experiments show that PPLC improves the balance between reconstruction accuracy and physical fidelity over classical and learned baselines, keeping diagnostics such as dissipation, enstrophy, energy spectra, and incompressibility closer to the ground truth. Beyond turbulence compression, PPLC offers a general strategy for physics-preserving latent representations that support data-efficient scientific surrogate modeling.
• Abstract（参考訳）: 高分解能乱流モデリングは科学計算には不可欠であるが、直接数値シミュレーションのコストと完全分解能データの不足に制約されている。 既存の科学圧縮機は記憶量を減少させるが、典型的にはフレーム単位の表現で機能するが、学習圧縮機は分解能に依存し、乱流の物理学と弱い整合性を持つコンパクトな潜水剤を生産する。 これにより、データサイズを削減し、物理的診断を保存し、低解像度のトレーニングフィールドから高解像度のテストフィールドに再トレーニングすることなく移行する圧縮フレームワークの必要性が高まる。 本稿では,3次元乱流に対するパッチローカル遅延圧縮機PPLCを提案する。 PPLCは慣性スケールの類似性によって動機付けられ、固定サイズパッチを転送可能な単位として扱い、グローバルグリッドサイズとは無関係に共有変分オートエンコーダを適用する。 正確な平均保存、ゼロ平均ゆらぎ符号化、可逆的ハールウェーブレットフロントエンド、シフト一貫性の正規化、重複認識の再構築を組み合わせている。 強制等方性乱流に基づくPPLCは、ストライドダウンサンプリングされた256^3フィールドでのみ訓練され、ゼロショットを1024^3フィールドに転送する。 実験により、PPLCは古典的ベースラインと学習的ベースラインとの再現精度と物理的忠実さのバランスを改善し、散逸、エンストロフィー、エネルギースペクトル、非圧縮性などの診断を地上真実に近づけることを示した。 PPLCは乱流圧縮以外にも、データ効率のよい科学的代理モデリングをサポートする物理保存潜在表現の一般的な戦略を提供する。

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