민감도 조건부 베르누이 플로우 매칭을 통한 위상 최적화의 일반화에 관하여

이 논문은 하중과 경계조건이 바뀔 때 토폴로지 최적화 서러게이트 모델의 일반화 성능이 왜 들쭉날쭉한지 분석한다.

인과적 마르코프 체인 관점과 데이터 처리 부등식을 바탕으로, adjoint sensitivity가 가장 강력한 조건 신호라고 주장한다.

저자들은 pseudo-sensitivity를 도입해 유용한 물리장과 상대적으로 약한 물리장을 구분한다.

sensitivity-conditioned Bernoulli flow-matching 모델은 구조 최적화와 CFD 벤치마크에서 가장 강한 OOD 성능을 보였다.