Physics-informed Diffusion Generative Model for Time-Series Data Synthesis in Dynamic Systems
用于动态系统时间序列数据合成的物理信息扩散生成模型
机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学）
AI总结 提出PhysDGM模型，将物理规则嵌入扩散生成过程以合成符合物理定律的工业时间序列，构建的440万样本数据集可提升下游任务性能并减少数据需求，助力数据稀缺环境的AI应用。
Comments 27 pages; 5 main figures and 4 extended data figures
