論文の概要: FLARE: Flow Matching with Local Axis-Angle Representations for Stochastic Micromagnetic Evolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.34070v1
• Date: Mon, 28 Sep 2026 00:59:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-04 07:13:58.944173
• Title: FLARE: Flow Matching with Local Axis-Angle Representations for Stochastic Micromagnetic Evolution
• Title（参考訳）: FLARE:確率的マイクロ磁気進化のための局所軸角表現と流れのマッチング
• Abstract要約: 古典的および学習的解法がランダウ--リフシッツ-ギルベルト力学を段階的に伝播させるため、ロングホライゾンのマイクロマグネティックシミュレーションは依然として高価である。 本研究では,有限時間磁化予測を条件付き輸送として再放送するフローマッチングフレームワークFLAREを提案する。 物理的水平線を明示的に条件付けすることにより、FLAREは段階的に統合することなく、複数の目標時間にまたがる全フィールドエンドポイントを直接生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.160989828991287
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Long-horizon micromagnetic simulation remains expensive because conventional and learned solvers typically propagate Landau--Lifshitz--Gilbert (LLG) dynamics step by step. Existing learned approaches generally retain stepwise integration or model deterministic evolution, leaving full-field, direct-horizon stochastic prediction largely unexplored. We propose FLARE, a flow-matching framework that recasts stochastic finite-time magnetization prediction as conditional transport over anchor-relative local axis-angle rotations. This rotation-space formulation respects the intrinsic geometry of magnetization dynamics and preserves pointwise unit norm by construction. By explicitly conditioning on the physical prediction horizon, FLARE directly generates full-field stochastic endpoints across multiple target times without stepwise integration. Against the strongest single-checkpoint external baseline on each metric, FLARE achieves 29.9% lower angular energy distance ($15.30^\circ$), and a 37.3% lower fair energy score (0.393). On a representative composed 5-ns two-segment protocol, FLARE achieves a $3{,}062\times$ best-batch speedup over the widely used GPU micromagnetic solver MuMax$^3$ on a single GPU.
• Abstract（参考訳）: ランダウ-リフシッツ-ギルベルト(LLG)力学を段階的に伝播させることが一般的である。 既存の学習アプローチは、一般的にステップワイズ積分やモデル決定論的進化を保持しており、完全な水平直交確率予測はほとんど未探索のままである。 FLAREは確率的有限時間磁化予測をアンカー相対的局所軸角回転上の条件輸送として再送するフローマッチングフレームワークである。 この回転空間の定式化は磁化力学の内在幾何学を尊重し、構成により点単位ノルムを保存する。 物理的予測地平線を明示的に条件付けすることにより、FLAREは段階的に統合することなく、複数の目標時間にまたがる全フィールド確率的エンドポイントを直接生成する。 各計量において最強の単点外基線に対して、FLAREは29.9%低い角エネルギー距離(15.30^\circ$)、37.3%低い公正エネルギースコア(0.393)を達成している。 FLAREは5nsの2セグメントプロトコルを代表として,1つのGPU上で広く使用されているGPUマイクロマグネティックソルバ MuMax$^3$に対して,$3{,}062\times$ベストバッチスピードアップを達成した。

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