Lambda³ Zero-Shot Anomaly Detection

Abstract

Lambda³ is a physics-inspired zero-shot anomaly detection system that achieves 97.83% AUC without any training data. Based on Lambda³ (Lambda-Cubed) theory, it detects anomalies by analyzing structural changes (ΔΛC jumps) and topological invariants in data. The system provides full physical explanations for detected anomalies and features JIT-optimized execution with Numba compilation.

Keywords

Zero-shot learning, Physics-based anomaly detection, Topological charge, Structure tensors, Interpretable AI

Description

Lambda³は、物理法則に基づいたゼロショット異常検知システムで、学習データなしで97.83%のAUCを達成します。構造変化（ΔΛCジャンプ）と位相不変量を分析することで異常を検出し、検出された異常に対して完全な物理的説明を提供します。主な特徴：ゼロショット学習（学習データ不要）、物理ベース（位相的電荷Q_Λと構造テンソルを使用）、解釈可能（検出された異常の物理的説明を提供）、JIT最適化（Numbaコンパイルによる高速実行）。Progressive Degradation、Chaotic Bifurcation、Periodic Burst、Partial Anomalyなど、教師あり手法でも困難な複雑な異常パターンで評価されています。

Performance

• AUC: 97.83%
• Steps: 5000
• Dimensions: 20
• Anomaly Rate: 2%

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