「cs.NA」カテゴリーアーカイブ

PICL: Physics Informed Contrastive Learning for Partial Differential Equations

投稿日: 2024年9月26日 作成者: jarxiv

要約 ニューラル演算子は、偏微分方程式 (PDE) サロゲート モデルとして最近 … 続きを読む →

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Robo-GS: A Physics Consistent Spatial-Temporal Model for Robotic Arm with Hybrid Representation

投稿日: 2024年9月18日 作成者: jarxiv

要約 Real2Sim2Real はロボット アームの制御と強化学習において重要 … 続きを読む →

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Structure-preserving learning for multi-symplectic PDEs

投稿日: 2024年9月17日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、偏微分方程式 (PDE) の多重シンプレクティック形式を利用 … 続きを読む →

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Generating synthetic data for neural operators

投稿日: 2024年9月13日 作成者: jarxiv

要約 最近の文献における数多くの開発は、現在の数値ソルバーの範囲を超えた偏微分方 … 続きを読む →

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Learning incomplete factorization preconditioners for GMRES

投稿日: 2024年9月13日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、大規模な疎行列の不完全な LU 分解を生成するデータ駆動型ア … 続きを読む →

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Edge-Wise Graph-Instructed Neural Networks

投稿日: 2024年9月13日 作成者: jarxiv

要約 グラフ ノード上のマルチタスク回帰の問題は、最近、メッセージ パッシング … 続きを読む →

カテゴリー: 05C21, 65D15, 68T07, 90C35, cs.AI, cs.LG, cs.NA, math.NA | Edge-Wise Graph-Instructed Neural Networks はコメントを受け付けていません

Some Results on Neural Network Stability, Consistency, and Convergence: Insights into Non-IID Data, High-Dimensional Settings, and Physics-Informed Neural Networks

投稿日: 2024年9月11日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、機械学習における重要な課題、特に非 IID データ、分布シフ … 続きを読む →

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KANtrol: A Physics-Informed Kolmogorov-Arnold Network Framework for Solving Multi-Dimensional and Fractional Optimal Control Problems

投稿日: 2024年9月11日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、Kolmogorov-Arnold Networks (KA … 続きを読む →

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Real-time optimal control of high-dimensional parametrized systems by deep learning-based reduced order models

投稿日: 2024年9月10日 作成者: jarxiv

要約 非常に短時間でシステムを目的の目標に向けて操作することは、計算の観点からす … 続きを読む →

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When big data actually are low-rank, or entrywise approximation of certain function-generated matrices

投稿日: 2024年9月9日 作成者: jarxiv

要約 この記事は、2 つの $m$ 次元変数の滑らかな関数をサンプリングすること … 続きを読む →

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