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Learning by solving differential equations
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Pushing the Limits of the Reactive Affine Shaker Algorithm to Higher Dimensions
要約 連続変数の高価な関数の最小化のためのベイジアン最適化(BO)は、以前のサン … 続きを読む
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
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chebgreen: Learning and Interpolating Continuous Empirical Green’s Functions from Data
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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