「35L65」カテゴリーアーカイブ

Sidecar: A Structure-Preserving Framework for Solving Partial Differential Equations with Neural Networks

投稿日: 2025年4月15日 作成者: jarxiv

要約 神経ネットワーク（NNS）を使用して部分微分方程式（PDE）を解くことは、 … 続きを読む →

カテゴリー: 35L65, 65M99, 68T07, cs.LG, cs.NA, math.NA | コメントする

GRINNs: Godunov-Riemann Informed Neural Networks for Learning Hyperbolic Conservation Laws

投稿日: 2024年10月30日 作成者: jarxiv

要約 我々は、保存則の非線形系の逆問題を解決するための数値解析に基づいたニューラ … 続きを読む →

カテゴリー: 35L65, 65M08, 65M32, 68T07, cs.LG, cs.NA, math.DS, math.NA | GRINNs: Godunov-Riemann Informed Neural Networks for Learning Hyperbolic Conservation Laws はコメントを受け付けていません

Discovering Artificial Viscosity Models for Discontinuous Galerkin Approximation of Conservation Laws using Physics-Informed Machine Learning

投稿日: 2024年8月6日 作成者: jarxiv

要約 有限要素ベースの保存則の高次ソルバーは高い精度を提供しますが、ギブス現象に … 続きを読む →

カテゴリー: 35L65, 65M60, 68T01, cs.LG, cs.NA, math.NA | Discovering Artificial Viscosity Models for Discontinuous Galerkin Approximation of Conservation Laws using Physics-Informed Machine Learning はコメントを受け付けていません

Discovering Artificial Viscosity Models for Discontinuous Galerkin Approximation of Conservation Laws using Physics-Informed Machine Learning

投稿日: 2024年2月27日 作成者: jarxiv

要約 有限要素ベースの保存則の高次ソルバーは高い精度を提供しますが、ギブス現象に … 続きを読む →

カテゴリー: 35L65, 65M60, 68T01, cs.LG, cs.NA, math.NA | Discovering Artificial Viscosity Models for Discontinuous Galerkin Approximation of Conservation Laws using Physics-Informed Machine Learning はコメントを受け付けていません