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「65M99」カテゴリーアーカイブ
Sidecar: A Structure-Preserving Framework for Solving Partial Differential Equations with Neural Networks
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
Convex Physics Informed Neural Networks for the Monge-Ampère Optimal Transport Problem
要約 サプライヤーから顧客までの原材料の最適な輸送は物流で生じる問題であり、ここ … 続きを読む
About rectified sigmoid function for enhancing the accuracy of Physics-Informed Neural Networks
要約 この記事では、物理的問題を解決するための 1 つの隠れ層と修正された活性化 … 続きを読む
Optimal Transport-Based Displacement Interpolation with Data Augmentation for Reduced Order Modeling of Nonlinear Dynamical Systems
要約 最適輸送 (OT) 理論と変位補間を活用して、複雑なシステムにおける非線形 … 続きを読む
Dynamic Deep Learning Based Super-Resolution For The Shallow Water Equations
要約 非線形浅海方程式をベンチマークとして使用し、U-net タイプのニューラル … 続きを読む
カテゴリー: 35-11, 65M99, 68T07, 86-08, cs.LG, physics.comp-ph, physics.flu-dyn
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Separable Physics-Informed Neural Networks for the solution of elasticity problems
要約 深層エネルギー法 (DEM) と組み合わせた分離可能な物理情報に基づいたニ … 続きを読む
Robust Physics Informed Neural Networks
要約 偏微分方程式 (PDE) 解を近似するために、物理情報に基づいたニューラル … 続きを読む
EPINN-NSE: Enhanced Physics-Informed Neural Networks for Solving Navier-Stokes Equations
要約 【タイトル】EPINN-NSE:拡張された物理情報付きニューラルネットワー … 続きを読む
カテゴリー: 35Q35, 65M99, 68T05, cs.AI, physics.comp-ph
EPINN-NSE: Enhanced Physics-Informed Neural Networks for Solving Navier-Stokes Equations はコメントを受け付けていません