「68U07」カテゴリーアーカイブ

Solving PDE-constrained Control Problems Using Operator Learning

投稿日: 2023年12月27日 作成者: jarxiv

要約 複雑な物理システムのモデリングと制御は、現実世界の問題において不可欠です。 … 続きを読む →

カテゴリー: 68U07, cs.AI, cs.LG, cs.NA, math.NA, math.OC, physics.comp-ph | Solving PDE-constrained Control Problems Using Operator Learning はコメントを受け付けていません

Finite Element Operator Network for Solving Parametric PDEs

投稿日: 2023年12月20日 作成者: jarxiv

要約 偏微分方程式 (PDE) は、物理学、工学、金融などのさまざまな分野にわた … 続きを読む →

カテゴリー: 65M60, 65N30, 68T20, 68U07, cs.AI, cs.LG, cs.NA, G.1.8, math.NA, physics.comp-ph | Finite Element Operator Network for Solving Parametric PDEs はコメントを受け付けていません

Goal-oriented Uncertainty Quantification for Inverse Problems via Variational Encoder-Decoder Networks

投稿日: 2023年10月2日 作成者: jarxiv

要約 この研究では、変分エンコーダ デコーダ (VED) ネットワークを使用して … 続きを読む →

カテゴリー: 15A29, 6208, 68U07, cs.LG, cs.NA, math.NA | Goal-oriented Uncertainty Quantification for Inverse Problems via Variational Encoder-Decoder Networks はコメントを受け付けていません

SELTO: Sample-Efficient Learned Topology Optimization

投稿日: 2023年6月7日 作成者: jarxiv

要約 ディープラーニング (DL) の最近の開発は、トポロジー最適化 (TO) … 続きを読む →

カテゴリー: 65N21, 68T01, 68U05, 68U07, cs.CV, cs.LG | SELTO: Sample-Efficient Learned Topology Optimization はコメントを受け付けていません

Goal-oriented Uncertainty Quantification for Inverse Problems via Variational Encoder-Decoder Networks

投稿日: 2023年4月18日 作成者: jarxiv

要約 タイトル: 変分エンコーダ・デコーダネットワークを用いた目的指向型不確実性 … 続きを読む →

カテゴリー: 15A29, 6208, 68U07, cs.LG, cs.NA, math.NA | Goal-oriented Uncertainty Quantification for Inverse Problems via Variational Encoder-Decoder Networks はコメントを受け付けていません

SELTO: Sample-Efficient Learned Topology Optimization

投稿日: 2022年9月13日 作成者: jarxiv

要約 トポロジー最適化のためのサンプル効率の高い深層学習戦略を提示します。 私た … 続きを読む →

カテゴリー: 65N21, 68T01, 68U05, 68U07, cs.CV, cs.LG | SELTO: Sample-Efficient Learned Topology Optimization はコメントを受け付けていません