スピン場のための効率的な球面同変学習手法

球面上のスピン場を効率的かつ正確に処理するため、球面フーリエニューラルオペレータを拡張した回転同変なモデルを提案し、既存ベンチマークで優れた性能を達成した。

• 球面上の物理現象に表れるスピン場を対象とした機械学習の課題に取り組んだ。
• 回転群上のMackey関数へのリフトと高調波表現を用いた厳密な計算フレームワークを構築した。
• 機械精度での回転同変性を満たすスピン球面フーリエニューラルオペレータを提案した。
• 既存および新規のベンチマークにおいて最先端の性能を達成し、スピン考慮の有効性を示した。

原文タイトル: Spin Spherical Fourier Neural Operators: Efficient Equivariant Learning for Vector and Spin Fields on the Sphere

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