「cs.NA」カテゴリーアーカイブ

Covering Number of Real Algebraic Varieties and Beyond: Improved Bounds and Applications

投稿日: 2025年6月9日 作成者: jarxiv

要約 数字をカバーすることは、近似アルゴリズム、ランダム化された寸法削減方法、平 … 続きを読む →

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Physics-Constrained Flow Matching: Sampling Generative Models with Hard Constraints

投稿日: 2025年6月5日 作成者: jarxiv

要約 深い生成モデルは最近、部分微分方程式（PDE）によって支配された物理システ … 続きを読む →

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Why Shallow Networks Struggle to Approximate and Learn High Frequencies

投稿日: 2025年6月4日 作成者: jarxiv

要約 本論文では、特に機械精度、数値ノイズ、計算コストが実用上重要な要素である場 … 続きを読む →

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Structured and Balanced Multi-Component and Multi-Layer Neural Networks

投稿日: 2025年6月4日 作成者: jarxiv

要約 本研究では、複雑な特徴を持つ関数を、自由度と計算コストの両面から正確かつ効 … 続きを読む →

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Shallow ReLU neural networks and finite elements

投稿日: 2025年6月4日 作成者: jarxiv

要約 我々は、凸ポリトープメッシュ上の（連続または不連続な）区分線形関数は、弱い … 続きを読む →

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The Polar Express: Optimal Matrix Sign Methods and Their Application to the Muon Algorithm

投稿日: 2025年6月4日 作成者: jarxiv

要約 極座標分解とそれに関連する行列符号関数の計算は、数値解析において数十年にわ … 続きを読む →

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Defining Foundation Models for Computational Science: A Call for Clarity and Rigor

投稿日: 2025年6月2日 作成者: jarxiv

要約 自然言語処理とコンピュータービジョンにおける基礎モデルの広範な成功により、 … 続きを読む →

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Optimization-Free Diffusion Model — A Perturbation Theory Approach

投稿日: 2025年5月30日 作成者: jarxiv

要約 拡散モデルは、生成モデリングの強力なフレームワークとして浮上しており、通常 … 続きを読む →

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(U)NFV: Supervised and Unsupervised Neural Finite Volume Methods for Solving Hyperbolic PDEs

投稿日: 2025年5月30日 作成者: jarxiv

要約 （U）NFVを紹介します。NFVは、双曲線保存法則を解くための古典的な有限 … 続きを読む →

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The Polar Express: Optimal Matrix Sign Methods and Their Application to the Muon Algorithm

投稿日: 2025年5月23日 作成者: jarxiv

要約 極性分解と関連するマトリックス記号関数を計算することは、数十年にわたって数 … 続きを読む →

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