論文の概要: Symmetry-aware super-resolution of crystal orientation maps via invariant latent-space learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.10898v1
- Date: Wed, 09 Sep 2026 23:03:05 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-11 23:53:35.162461
- Title: Symmetry-aware super-resolution of crystal orientation maps via invariant latent-space learning
- Title（参考訳）: 不変潜在空間学習による結晶配向写像の対称性を考慮した超解法
- Abstract要約: 結晶対称性と境界保存を設計により組み込んだSG-SRAN(Symmetry-Group-Aware Super-Resolution Attention Network)を導入する。
この空間では超高分解能化が行われ、各高分解能トークンはクロスバウンダリ混合を防止するために特徴一貫性の局所的サポートに制限される。
FCCとHCPのベンチマーク全体では、SG-SRANはわずか27-49kのトレーニング可能なパラメータで15-16万のパラメータバックボーンと一致し、最低p68エラー、最高逆極フィギュアフィジリティ、無精細合金へのゼロショット転送を達成している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.722566018999561
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Crystal-orientation maps are physical fields defined only up to crystal symmetry; electron backscatter diffraction (EBSD) resolves them experimentally, but acquisition-time constraints limit spatial resolution. Unlike conventional images, EBSD data lie on the quotient space $\mathrm{SO}(3)/G$, where $G$ is the crystal-symmetry group. Standard Euclidean interpolation can therefore mix symmetry-equivalent representations and blur grain boundaries. We introduce the Symmetry-Group-Aware Super-Resolution Attention Network (SG-SRAN), which incorporates crystal symmetry and boundary preservation by design. A frozen, locally isometric encoder maps equivalent orientations to a common latent representation in which Euclidean distance approximates misorientation. Super-resolution is performed in this space, with each high-resolution token restricted to a feature-consistent local support to prevent cross-boundary mixing. A dictionary-based decoder then recovers valid orientations. Across FCC and HCP benchmarks, SG-SRAN matches 15-16 million parameter backbones using only 27-49k trainable parameters, while achieving the lowest p68 errors, highest inverse-pole-figure fidelity, and zero-shot transfer to unseen alloys.
- Abstract（参考訳）: 結晶配向写像は結晶対称性にのみ定義される物理場であり、電子後方散乱回折(EBSD)はそれらを実験的に解決するが、取得時の制約は空間分解能を制限する。
従来の画像とは異なり、EBSDデータは商空間 $\mathrm{SO}(3)/G$ 上にあり、$G$ は結晶対称性群である。
したがって、標準ユークリッド補間は対称同値表現と曖昧な粒界を混合することができる。
結晶対称性と境界保存を設計により組み込んだSG-SRAN(Symmetry-Group-Aware Super-Resolution Attention Network)を導入する。
凍結した局所等距離エンコーダは、ユークリッド距離が誤向きを近似する共通の潜在表現に等価な向きを写像する。
この空間では超高分解能化が行われ、各高分解能トークンはクロスバウンダリ混合を防止するために特徴一貫性の局所的サポートに制限される。
辞書ベースのデコーダが有効な向きを復元する。
FCCとHCPのベンチマーク全体では、SG-SRANはわずか27-49kのトレーニング可能なパラメータで15-16万のパラメータバックボーンと一致し、最低p68エラー、最高逆極フィギュアフィジリティ、無精細合金へのゼロショット転送を達成している。
関連論文リスト
- Symmetry-Breaking De Novo Crystal Generation via Markovian Jump Diffusion [50.136954476803766]
低対称性の先行概念から逆転することで、完全な構造仕様を生成する新しい拡散ベースのフレームワークを提案する。
emphSymmetry-breaking Crystal Diffusion (SbCD) と呼ばれる我々のモデルは、空間群間遷移を生成過程に明示的に組み込むための原則的アプローチを導入している。
MP20とMPTS-52のデ・ノボ生成実験では、SbCDは対称性保存法よりもかなり優れていた。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-08-13T16:41:48Z) - Geometric-Symmetry Logical Gate and Local-Probe Selectivity in the Three-Leg AKLT Ladder [0.0]
そこで我々は, 3脚のAffleck-Kennedy-Lieb-Tasaki ladderを, オンサイト対称性を持つ, 正確に解けるSPTシステムとして検討した。
連続的な$SO(3)$対称性は境界回転を誘導し、一方脚交換対称性はエッジ量子ビットの幾何学依存的な論理置換を生成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-08-04T16:04:13Z) - Symmetry-Projected Weakly Compatible Multiparameter Quantum Sensing [0.0]
位相生成器をサブスペース保存およびサブスペース変更セクターに分類する対称性投影フレームワークを開発する。
対称部分空間に制限されたプローブ状態に対して、対称性投射はQFIMとUCMに共通のブロック対角構造を課し、情報クロストークと測定の不整合性から同時にクロスセクタパラメータを描画する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-08-03T07:42:33Z) - SPACE: Unifying Symmetric and Asymmetric Routing Problems for Generalist Neural Solver [14.268979449819057]
一般のニューラルルーティング解法は、多様な車両ルーティング問題を解く大きな可能性を示している。
既存のソルバは通常、非対称的な設定に切り替える際に、対称的な設定に制限されるか、性能が低下する。
対称および非対称VRP間のノード表現と解生成を統一する空間Pivot-Aligned Coordinate-free Embedding (SPACE) フレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-05-23T09:12:42Z) - Universal Structure of Nonlocal Operators for Deterministic Navigation and Geometric Locking [3.178035874842575]
最適非局所演算子の探索をブラックボックスから決定論的予測検証演算に変換する。
強い異方性に支配される遷移は、スペクトル指標の位相遷移の明確なシグネチャにもかかわらず、最適基底が頑健な幾何学的ロックを示すことを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-12-16T11:15:47Z) - SVRecon: Sparse Voxel Rasterization for Surface Reconstruction [60.92372415355283]
我々は最近提案されたスパースボキセル化パラダイムをSVReconの統合により高忠実度表面再構成の課題に拡張する。
本手法は, 常に高速な収束を保ちながら, 強い復元精度を実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-11-21T16:32:01Z) - Space Group Conditional Flow Matching [24.57489567024265]
無機結晶は3次元空間における原子の周期的、高対称性の配列である。
原子座標を予測するほとんどの生成モデルは、これらの対称性の制約を無視する。
本研究では,高対称性で安定な結晶のターゲット個体群にかなり近づいた新しい生成フレームワークであるSpace Group Conditional Matching Flowを紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-09-28T11:51:29Z) - Generalized Linear Mode Connectivity for Transformers [87.32299363530996]
驚くべき現象はリニアモード接続(LMC)であり、独立に訓練されたモデルを低損失またはゼロ損失の経路で接続することができる。
以前の研究は主に置換によるニューロンの並べ替えに焦点を合わせてきたが、そのようなアプローチは範囲に限られている。
我々は、4つの対称性クラス(置換、半置換、変換、一般可逆写像)をキャプチャする統一的なフレームワークを導入する。
この一般化により、独立に訓練された視覚変換器とGPT-2モデルの間の低障壁とゼロバリア線形経路の発見が可能となった。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-28T01:46:36Z) - Space Group Equivariant Crystal Diffusion [9.03515915097047]
3次元結晶は、空間群と呼ばれる離散アイソメトリー群に不変である。
本研究では,自然に空間群制約を扱う結晶生成モデルであるSGEquiDiffを提案する。
SGEquiDiffは、標準ベンチマークデータセットで最先端のパフォーマンスを達成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-16T08:45:04Z) - Markovian Sliced Wasserstein Distances: Beyond Independent Projections [51.80527230603978]
我々は、射影方向にマルコフ構造を課す新しいSW距離の族、Markovian sliced Wasserstein (MSW) 距離を導入する。
フロー,色移動,深部生成モデルなどの様々な応用において,従来のSW変種との距離を比較し,MSWの良好な性能を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-10T01:58:15Z) - Orthogonal Matrix Retrieval with Spatial Consensus for 3D Unknown-View
Tomography [58.60249163402822]
未知視トモグラフィ(UVT)は、未知のランダムな向きで2次元投影から3次元密度マップを再構成する。
提案したOMRはより堅牢で、従来の最先端のOMRアプローチよりも大幅に性能が向上している。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-06T21:40:59Z) - Noise-resilient Edge Modes on a Chain of Superconducting Qubits [103.93329374521808]
量子系の遺伝対称性は、それ以外は脆弱な状態を保護することができる。
非局所マヨラナエッジモード(MEM)を$mathbbZ$パリティ対称性で表す一次元キックドイジングモデルを実装した。
MEMは、予熱機構により特定の対称性を破るノイズに対して弾力性があることが判明した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-24T22:34:15Z)
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。