-
最近の投稿
- Scaling Multi Agent Reinforcement Learning for Underwater Acoustic Tracking via Autonomous Vehicles
- Reinforcement Learning-based Fault-Tolerant Control for Quadrotor with Online Transformer Adaptation
- Enhanced Importance Sampling through Latent Space Exploration in Normalizing Flows
- Enhancing Scene Coordinate Regression with Efficient Keypoint Detection and Sequential Information
- Constrained Factor Graph Optimization for Robust Networked Pedestrian Inertial Navigation
-
最近のコメント
表示できるコメントはありません。 cs.AI (38035) cs.CL (28747) cs.CV (43624) cs.HC (2908) cs.LG (42962) cs.RO (22623) cs.SY (3469) eess.IV (5057) eess.SY (3461) stat.ML (5597)
「cs.NA」カテゴリーアーカイブ
CodePDE: An Inference Framework for LLM-driven PDE Solver Generation
要約 部分微分方程式（PDE）は、物理システムのモデリングの基本ですが、それらを … 続きを読む
Solving Nonlinear PDEs with Sparse Radial Basis Function Networks
要約 スパースラジアル基底関数（RBF）ネットワークを使用して、非線形PDEを解 … 続きを読む
Automatically Differentiable Model Updating (ADiMU): conventional, hybrid, and neural network material model discovery including history-dependency
要約 フルフィールドの変位とグローバルな力データ（グローバル、間接発見）またはひ … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, cs.NA, math.NA, physics.comp-ph
コメントする
chebgreen: Learning and Interpolating Continuous Empirical Green’s Functions from Data
要約 本研究では、制御パラメータを持ち、支配偏微分方程式が未知である1次元システ … 続きを読む
Generating synthetic data for neural operators
要約 最近の文献の進歩は、現在の数値ソルバーが到達できない偏微分方程式（PDE） … 続きを読む
Pychop: Emulating Low-Precision Arithmetic in Numerical Methods and Neural Networks
要約 計算科学における低精度の算術に対する需要の高まりに動機付けられているため、 … 続きを読む
Low-rank computation of the posterior mean in Multi-Output Gaussian Processes
要約 ガウスプロセス（GP）は、機械学習と計算科学の多用途ツールです。 ここでは … 続きを読む
Continuum limit of $p$-biharmonic equations on graphs
要約 このホワイトペーパーでは、グラフ上の$ p $ biharmonic方程式 … 続きを読む
PODNO: Proper Orthogonal Decomposition Neural Operators
要約 この論文では、高周波成分が支配する部分微分方程式（PDE）を解くために、適 … 続きを読む
Physics-Informed Inference Time Scaling via Simulation-Calibrated Scientific Machine Learning
要約 高次元の部分微分方程式（PDE）は、量子化学から経済学や財政に至るまでの分 … 続きを読む