「65M99」カテゴリーアーカイブ

Convex Physics Informed Neural Networks for the Monge-Ampère Optimal Transport Problem

投稿日: 2025年1月20日 作成者: jarxiv

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 →

カテゴリー: 35G30, 49Q22, 65M99, 68T07, cs.LG, cs.NA, G.1.8, math.NA | コメントする

About rectified sigmoid function for enhancing the accuracy of Physics-Informed Neural Networks

投稿日: 2024年12月31日 作成者: jarxiv

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 →

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Optimal Transport-Based Displacement Interpolation with Data Augmentation for Reduced Order Modeling of Nonlinear Dynamical Systems

投稿日: 2024年11月14日 作成者: jarxiv

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 →

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Dynamic Deep Learning Based Super-Resolution For The Shallow Water Equations

投稿日: 2024年4月10日 作成者: jarxiv

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 →

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Separable Physics-Informed Neural Networks for the solution of elasticity problems

投稿日: 2024年1月25日 作成者: jarxiv

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 →

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Robust Physics Informed Neural Networks

投稿日: 2024年1月5日 作成者: jarxiv

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 →

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EPINN-NSE: Enhanced Physics-Informed Neural Networks for Solving Navier-Stokes Equations

投稿日: 2023年4月10日 作成者: jarxiv

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 →

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