論文の概要: Reduced-Order Models: The Mother of World Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.03198v2
• Date: Fri, 10 Jul 2026 06:52:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-13 16:48:13.395702
• Title: Reduced-Order Models: The Mother of World Models
• Title（参考訳）: 縮小次数モデル:世界模型の母
• Authors: Rajat Ghosh,
• Abstract要約: 世界モデルは、行動条件付き予測と計画をサポートする環境の潜在表現を圧縮する。 本稿では,世界モデルの機能解剖が数十年前に独立に開発され,展開され,分析されたことを論じる。 我々は、失敗できないシステムに世界モデルをデプロイする際の際立った障害は、予測の忠実さではなく、検証可能性であると主張している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.12062777974093623
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: World models -- compressed latent representations of an environment that support action-conditioned prediction and planning -- are typically presented as a product of modern self-supervised learning. This paper argues that the functional anatomy of a world model was independently developed, deployed, and formally analyzed decades earlier in the model-order-reduction (MOR) and control literature, under different names and for a different purpose: the real-time operation of physical systems. We trace the anatomy across three communities. Low-dimensional models of turbulence built on proper orthogonal decomposition (POD) supplied latent dynamics learned from data of a chaotic environment; eigenface methods in early computer vision supplied the encoder-decoder half, including a primitive runtime validity check; and measurement-based POD frameworks for facility thermal control assembled the complete loop -- POD coefficients as latent state, parametric dependence on actuator setpoints as action conditioning, modal reconstruction as decoding, and, critically, a priori analytical error bounds as a verification layer that certified when the model's predictions could be trusted in closed loop. We then examine what each tradition possesses that the other lacks: MOR contributes verification, physical grounding, and extreme data efficiency; learned world models contribute nonlinear representation, transferability, and horizon. We argue that the outstanding obstacle to deploying world models in systems that cannot fail -- power, thermal, process control -- is not predictive fidelity but verifiability, and we outline a research agenda for physics-grounded, verifiable world models that unifies the two lineages.
• Abstract（参考訳）: 行動条件付き予測と計画をサポートする環境の圧縮潜在表現である世界モデルは、一般的に現代の自己教師型学習の産物として提示される。 本稿では,世界モデルの機能的解剖学が,物理系の実時間操作という異なる名称と目的のもと,MOR(Model-order-deuction)および制御文学において,独立して開発され,展開され,正式に解析されたことを論じる。 私たちは3つのコミュニティにまたがって解剖学を辿った。 適切な直交分解(POD)に基づいて構築された乱流の低次元モデルは、カオス環境のデータから学習された潜在力学を供給し、初期のコンピュータビジョンにおける固有顔法は、エンコーダ・デコーダを供給し、プリミティブランタイムの妥当性チェック、施設熱制御のための測定ベースのPODフレームワークは、完全なループを組み立てた -- 潜在状態としてのPOD係数、動作条件としてのアクチュエータセットポイントへのパラメトリック依存性、復号化としてのアクチュエータセットポイントへのパラメトリック依存性、そして重要なことに、モデルの予測がクローズドループで信頼できることを証明した検証層として、事前解析的エラー境界 それぞれの伝統が持つ他の欠如について調べる: MORは、検証、物理的接地、極端的なデータ効率に寄与する; 世界におけるモデルに寄与する。我々は、相似的表現性、偏光性、偏光性、偏光性、偏光性、偏光性、偏光性、偏光性、偏光性、偏光性、偏光性、偏光性、偏光性、偏光性、偏光性、偏光性、偏光性、偏光性、偏光の2つのモデルについて論じる。

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