「cs.NA」カテゴリーアーカイブ

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 →

カテゴリー: cs.LG, cs.NA, math.NA, physics.comp-ph | Improving physics-informed DeepONets with hard constraints はコメントを受け付けていません

A practical existence theorem for reduced order models based on convolutional autoencoders

投稿日: 2024年6月25日 作成者: jarxiv

要約 近年、偏微分方程式 (PDE) や縮小次数モデリング (ROM) の分野で … 続きを読む →

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Stochastic Optimisation Framework using the Core Imaging Library and Synergistic Image Reconstruction Framework for PET Reconstruction

投稿日: 2024年6月24日 作成者: jarxiv

要約 確率的フレームワークをオープンソースの Core Imaging Libr … 続きを読む →

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rKAN: Rational Kolmogorov-Arnold Networks

投稿日: 2024年6月21日 作成者: jarxiv

要約 コルモゴロフ-アーノルド ネットワーク (KAN) の開発は、深層学習にお … 続きを読む →

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The significance of the configuration space Lie group for the constraint satisfaction in numerical time integration of multibody systems

投稿日: 2024年6月19日 作成者: jarxiv

要約 空間速度 (非ホロノミック速度) を使用した多体システム (MBS) のダ … 続きを読む →

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Sparsifying dimensionality reduction of PDE solution data with Bregman learning

投稿日: 2024年6月19日 作成者: jarxiv

要約 古典的なモデル削減手法では、支配方程式を元の状態空間の線形部分空間に投影し … 続きを読む →

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A generalizable framework for low-rank tensor completion with numerical priors

投稿日: 2024年6月19日 作成者: jarxiv

要約 低ランク テンソル補完は、テンソルの固有の構造を利用する方法であり、テンソ … 続きを読む →

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