AI اور دنیا کے مشکل مسائل · نظریاتی کمپیوٹر سائنس · arXiv · 2026-10-20

کم خرچ فزکس کب مددگار ہوتی ہے؟ قابلِ اثبات سیمپل بچت اور کنفارمل گارنٹیز کے ساتھ گیٹڈ ملٹی فیڈیلیٹی فزکس انفارمنڈ نیٹ ورکس

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

پیرامیٹرک PDEs کی ہائی فیڈیلیٹی سیمولیشنز مہنگی ہوتی ہیں، جبکہ سستی لو فیڈیلیٹی ماڈلز میں بائیاس ہوتا ہے، اور یہ واضح نہیں تھا کہ وہ اصل میں ہائی فیڈیلیٹی حل کی تعداد کب کم کرتے ہیں۔ سیمپل کمپلیکسٹی تجزیے کی رہنمائی میں، مصنفین GaMF-PINN تجویز کرتے ہیں، جو ایک gated multi-fidelity physics-informed نیٹ ورک ہے جو سیکھتا ہے کہ لو فیڈیلیٹی ماڈل پر کہاں بھروسہ کیا جائے اور باقی جگہوں پر صرف فزکس پر مبنی لرننگ کی طرف لوٹ جاتا ہے، اور اس کے ساتھ ایک function-level conformal طریقہ کار جوڑا گیا ہے جو غیر یقینیت کی ایسی پٹیاں فراہم کرتا ہے جن میں کم از کم 1-alpha احتمال کے ساتھ مکمل ہائی فیڈیلیٹی حل شامل ہو۔ جاری کیے گئے MFPDE-Bench پر، یہ 8x تک کم ہائی فیڈیلیٹی حل کے ساتھ ایک معیاری ہائی فیڈیلیٹی PINN کے برابر کارکردگی دکھاتا ہے، لو فیڈیلیٹی ماڈل کے دانستہ طور پر خراب ہونے پر بھی مضبوط رہتا ہے، اور nominal کوریج حاصل کرتا ہے جہاں Bayesian PINNs اور deep ensembles کی کوریج کم رہ جاتی ہے۔

اصل تحریر پڑھیں ↗

تمام آئٹمز →