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PhysicsNeMo の見つけやすさ

ユーザーが PhysicsNeMo を使いこなせるよう、現在のリポジトリの状態においてファイル、フォルダー、例、ドキュメントを案内してください。トレーニングコードは決して書かず、記憶に頼ってパスを挙げないでください。

基本原則

PhysicsNeMo は進化します。クラス名が変更され、例が移動し、experimental/ が正式版に昇格することもあります。クラス名とパスの静的な一覧はすぐに古くなるため、記憶せず、毎回その場で見つけてください。各ターンで、現在のリポジトリを列挙してください。

PhysicsNeMo は組み合わせ可能です。各ソリューションは、モデルファミリー × データパイプ × トレーニング戦略 × 設定の組み合わせです。例は、その組み合わせを具体化した一例であり、処方箋ではありません。各軸と、その軸ごとの選択肢を示したうえで、例を、分岐して再構成するための具体的な出発点として挙げてください。

正しい回答が満たす条件

これらはスクリプトではなく制約です。条件を満たす検索方法を選び、タスクに不要な作業は省略してください。各軸の検索パターンは references/RECIPES.md にあります。

• 現在の状態に基づいていること。 名前を挙げるクラス、パス、例はすべて、このターン中に読み込むか、Glob で確認してください。__init__.py が証明するのはエクスポートされていることであり、ファイルの存在ではありません。兄弟の実装ファイルを挙げる前に、physicsnemo/models/<family>/*.py を Glob してください。Read に失敗した場合や、隣接する引用先をもとにパターンから推測したパスは、存在しないものとして扱ってください。削除してください。
• 回答に含める前に確認すること。 引用する予定の絶対パスはすべて、回答を書く前に Bash ls -d <path1> <path2> … を一度実行して確認してください。これは必須です。省略したことで、実際に存在するベース名を誤った親ディレクトリと組み合わせるハルシネーションが実際に発生しています。ベース名は正しくても親ディレクトリが誤っていた場合は、再度 Glob して確認してください。正しい場所を特定できなければ、引用を削除してください。
• 単一の候補ではなく、選択肢を示すこと。 ユーザーのデータ形状に合致するモデルファミリーをすべて列挙してください。該当するものが2つ以上ある場合は、少なくとも2つ挙げてください。データパイプはモデルとは独立した軸なので、別途列挙してください。参考例は最後に示し、各軸の組み合わせの一例として位置付けてください。答えそのものとして提示してはいけません。
• 自己文書化された情報を事実の根拠とすること。 __init__.py のエクスポート、例ごとの README.md、docs/*.rst、pyproject.toml、モジュール冒頭のドキュメント文字列を根拠としてください。references/TAXONOMY.md は案内の手がかりとして扱い、回答の根拠にはしないでください。physicsnemo/experimental/ 以下にあるものは、**「API が変更される可能性があります」**と明記してください。
• 対象外の場合は回答を控えること。 PhysicsNeMo は SciML／AI4Science（サロゲートモデル、予測、超解像、物理情報を活用した手法、逆問題、物理システム向け生成モデル）を対象としています。タスクが明確に対象外（強化学習、古典制御、一般的な CV／NLP、記号回帰など）の場合は、列挙を省略し、以下の回答控え出力を提示してください。その代わりに、近接していても不適切な例を列挙してはいけません（強化学習の質問に active_learning/ を案内するのは捏造です）。対象かどうか判断できない場合も、回答を控えてください。

見つけ方

リポジトリのルートの解決方法については、CONTRIBUTING.md §Repo root resolution を参照してください。パスはすべて、そのルートを起点とする絶対パスです。ローカルの PhysicsNeMo クローンがパス上にない場合（たとえば、評価環境でスキルリポジトリを対象にヘッドレス実行している場合）は、正規リポジトリを一度だけ一時ディレクトリに浅くクローンしてください。パスの検出のみを目的とする読み取り専用とし、クローン先からコードを実行したり、インポートしたりしないでください。DEST="${TMPDIR:-/tmp}/physicsnemo-src"; [ -d "$DEST/physicsnemo" ] || git clone --depth 1 https://github.com/NVIDIA/physicsnemo "$DEST"。この URL をそのまま使用し、ユーザー入力から URL を組み立てないでください。

分野やデータ形状が曖昧な場合は、的を絞った追加質問を最大3つまで行ってください。具体的に尋ねてください。たとえば、「データは画像のような規則的な直交格子上にありますか、球面上の緯度・経度格子上にありますか、それとも非構造メッシュ上にありますか？」 と質問します。ユーザーがすでに回答している内容は尋ねないでください。データ形状はモデル選択における最大の要因です。

出力形式

## Problem shape
Data shape: <resolved>. Task: <resolved>. Axes: model × datapipe × training strategy × config.

## Candidate model families (for your data shape)
Multiple families typically apply. Treat this as a menu, not a ranking.
- <family> at <absolute __init__.py path> — <one-line from docstring/exports>. Instantiated by: <example path if any>.
- <family> at <path> — <one-line>. Instantiated by: <example path if any>.

## Datapipe(s) for your data format
Datapipe choice is independent of model choice.
- <class / subpackage> at <absolute path> — <one-line>. Reused by: <examples if known>.
- For custom data, subclass: <base class path confirmed live>.

## Reference example(s) — one instantiation of the above axes
- <absolute path> — uses model=<family>, datapipe=<name>, strategy=<single-GPU|DDP|FSDP|...>.
  Why it matches: <one line>.

## Supporting docs
- <absolute path> — <one-line scope>

## Suggested reading order
1. <models/<family>/__init__.py> — survey alternative families
2. <datapipe __init__.py or base-class file> — understand the data axis
3. <example path> — concrete end-to-end instantiation to fork

出力ルール：

• 絶対パスのみを記載してください。すべて ls -d のゲートを通過したものに限ります。
• 各ポインターには、実際に読んだ内容に基づく1行の根拠を付けてください。
• 上限：モデルファミリーは4つ（2つ以上ある場合は最低2つ）、データパイプは3つ、参考例は2つ、ドキュメントは2つ。
• 各例がどの軸（モデル、データパイプ、戦略）に該当するかを明記してください。
• 該当するモデルファミリーが2つ以上ある場合は、その旨を記載してください：「同じデータ形状にはほかのモデルファミリーも適用できます。上記の候補リストを参照してください。」
• 最後に、推奨する読み進める順序を記載してください。次のステップを2～3つ提示してください（設定ファイル、トレーニングスクリプト、experimental/ 内の類似例）。依頼されない限り、コードを書き始めないでください。

対象外の場合の出力形式

対象外の場合は、メニュースケルトンを次の形式に置き換えてください。以下の3つのセクションを、この順番で省略せずに記載してください。

## PhysicsNeMo does not have direct support for <user's problem class>
One sentence on why it's outside scope (e.g., "PhysicsNeMo targets physics
surrogates and forecasting; reinforcement learning for molecular design is
not in its scope").

## Where to look instead
- <sibling NVIDIA framework or external library> at <URL or repo name> — <one-line on why it fits>.
- (One or two alternatives is enough; do not invent libraries.)

## If you still want to build it in PhysicsNeMo
Confirm the closest base classes by Reading `physicsnemo/core/__init__.py` and
`physicsnemo/datapipes/__init__.py` first; then name them as subclassing
targets. This is the fallback, not the recommendation.

「該当なし」の説明を最後に回し、メニュースケルトンから始めることは避けてください。 外部ライブラリをでっち上げないでください。適切な代替手段がわからない場合は、最初の2つのセクションまでで止めてください。

関連リソース

• references/TAXONOMY.md — ナビゲーションのヒント（データ形状からフォルダーへの対応、判断軸、安定性の区分）。
• references/RECIPES.md — 各調査軸に沿った、具体的な Glob／Grep／Read のパターン。