الذكاء الاصطناعي ومشكلات العالم الصعبة · علوم الحاسوب النظرية · arXiv · 2026-10-20

متى تساعد الفيزياء منخفضة التكلفة؟ شبكات مبوّبة متعددة الدقة مستندة إلى الفيزياء مع توفير مبرهن في العينات وضمانات مطابقة

العنوان الأصلي: When Does Cheap Physics Help? Gated Multi-Fidelity Physics-Informed Networks with Provable Sample Savings and Conformal Guarantees

المحاكاة عالية الدقة للمعادلات التفاضلية الجزئية البارامترية مكلفة، في حين أن النماذج الرخيصة منخفضة الدقة منحازة، وكان من غير الواضح متى تُخفِّض هذه الأخيرة فعلًا عدد الحلول عالية الدقة. وباسترشاد بتحليل تعقيد العينات، يقترح المؤلفون GaMF-PINN، وهي شبكة مُستنِدة إلى الفيزياء متعددة الدقات مُبوَّبة تتعلم مواضع الثقة بالنموذج منخفض الدقة وتعود إلى التعلم القائم على الفيزياء فقط في غيرها، مقترنة بإجراء امتثالي على مستوى الدوال يُعيد نطاقات عدم يقين تحتوي الحل عالي الدقة كاملًا باحتمالية لا تقل عن 1-alpha. وعلى منصة الاختبار MFPDE-Bench المنشورة، تضاهي الشبكة PINN قياسيًا عالي الدقة بعدد حلول عالية الدقة أقل بما يصل إلى 8x، وتبقى متينة عند إتلاف النموذج منخفض الدقة عمدًا، وتحقق التغطية الاسمية حيث لا توفر شبكات PINN البايزية والمجممات العميقة تغطية كافية.

اقرأ المصدر الأصلي ↗

جميع العناصر →