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Mollifier Layers——逆PDE学習の高階微分を6〜10倍高速化するペン大学の新手法（arXiv 2505.11682）

ペンシルバニア大学が提案するMollifier Layersは、1940年代の数学的概念を物理インフォームドMLに転用し、逆偏微分方程式（逆PDE）学習における高階自動微分のメモリ消費と不安定性を6〜10倍改善する。NeurIPS 2026採択論文の仕組みと応用を解説。