「cs.NA」カテゴリーアーカイブ

Characteristic Learning for Provable One Step Generation

投稿日: 2024年7月3日 作成者: jarxiv

要約 我々は、敵対的生成ネットワーク (GAN) におけるサンプリングの効率とフ … 続きを読む →

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Inverse Evolution Layers: Physics-informed Regularizers for Deep Neural Networks

投稿日: 2024年7月2日 作成者: jarxiv

要約 偏微分方程式 (PDE) を使用する従来の画像処理方法は、広範囲の画像関連 … 続きを読む →

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Learning the boundary-to-domain mapping using Lifting Product Fourier Neural Operators for partial differential equations

投稿日: 2024年7月2日 作成者: jarxiv

要約 フーリエ ニューラル演算子 (FNO) などのニューラル演算子は、関数空間 … 続きを読む →

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Affine Invariant Ensemble Transform Methods to Improve Predictive Uncertainty in Neural Networks

投稿日: 2024年7月2日 作成者: jarxiv

要約 アンサンブル カルマン フィルターの適切な拡張を使用して、ロジスティック回 … 続きを読む →

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Improved Monte Carlo tree search (MCTS) formulation with multiple root nodes for discrete sizing optimization of truss structures

投稿日: 2024年7月2日 作成者: jarxiv

要約 本稿では、更新プロセス、最良報酬、加速手法、終端条件を備えたモンテカルロ木 … 続きを読む →

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Improved Monte Carlo tree search (MCTS) formulation with multiple root nodes for discrete sizing optimization of truss structures

投稿日: 2024年7月1日 作成者: jarxiv

要約 本稿では、更新プロセス、最良報酬、加速手法、終端条件を備えたモンテカルロ木 … 続きを読む →

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Graph Neural Networks for Emulation of Finite-Element Ice Dynamics in Greenland and Antarctic Ice Sheets

投稿日: 2024年6月27日 作成者: jarxiv

要約 数値モデルは物理法則に基づいて氷床力学に対する正確な解を提供しますが、偏微 … 続きを読む →

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DiffusionPDE: Generative PDE-Solving Under Partial Observation

投稿日: 2024年6月26日 作成者: jarxiv

要約 生成拡散モデルを使用して偏微分方程式 (PDE) を解くための一般的なフレ … 続きを読む →

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Learning the boundary-to-domain mapping using Lifting Product Fourier Neural Operators for partial differential equations

投稿日: 2024年6月25日 作成者: jarxiv

要約 フーリエ ニューラル演算子 (FNO) などのニューラル演算子は、関数空間 … 続きを読む →

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Improving physics-informed DeepONets with hard constraints

投稿日: 2024年6月25日 作成者: jarxiv

要約 現在の物理学に基づいた (標準またはディープ オペレーター) ニューラル … 続きを読む →

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