cs.NA」カテゴリーアーカイブ

Modeling Unknown Stochastic Dynamical System via Autoencoder

要約 未知の確率力学システムの正確な予測モデルをその軌跡データから学習する数値的 … 続きを読む

カテゴリー: 60H10, 60H35, 62M45, 65C30, cs.LG, cs.NA, math.NA, stat.ML | Modeling Unknown Stochastic Dynamical System via Autoencoder はコメントを受け付けていません

Symplectic Autoencoders for Model Reduction of Hamiltonian Systems

要約 最適化、不確実性の定量化、逆問題などの多くのアプリケーションでは、さまざま … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, cs.NA, math.NA | Symplectic Autoencoders for Model Reduction of Hamiltonian Systems はコメントを受け付けていません

Convergent Data-driven Regularizations for CT Reconstruction

要約 対応するノイズを含むラドン変換からの画像の再構成は、コンピューター断層撮影 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV, cs.LG, cs.NA, eess.IV, math.NA | Convergent Data-driven Regularizations for CT Reconstruction はコメントを受け付けていません

Stochastic Optimal Control Matching

要約 確率的最適制御は、ノイズの多いシステムの振る舞いを制御することを目的として … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, cs.NA, math.NA, math.OC, math.PR, stat.ML | Stochastic Optimal Control Matching はコメントを受け付けていません

From Monte Carlo to neural networks approximations of boundary value problems

要約 本論文では、一般的な有界領域$mathbb{R}^d$において、H&#82 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, cs.NA, math.AP, math.NA, math.PR | From Monte Carlo to neural networks approximations of boundary value problems はコメントを受け付けていません

Mathematical Supplement for the $\texttt{gsplat}$ Library

要約 このレポートは、Kerblらによって提案された、効率的な微分可能ガウススプ … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV, cs.GR, cs.MS, cs.NA, math.NA | Mathematical Supplement for the $\texttt{gsplat}$ Library はコメントを受け付けていません

CoLA: Exploiting Compositional Structure for Automatic and Efficient Numerical Linear Algebra

要約 機械学習と科学の多くの分野には、固有分解、線形システムの解法、行列指数の計 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, cs.NA, math.NA, stat.ML | CoLA: Exploiting Compositional Structure for Automatic and Efficient Numerical Linear Algebra はコメントを受け付けていません

Modelisation of a rolling disk with Sympy

要約 この論文は、摩擦のない平面上を回転する円盤の状態方程式を見つけるためのラグ … 続きを読む

カテゴリー: cs.NA, cs.RO, math.NA | Modelisation of a rolling disk with Sympy はコメントを受け付けていません

Data-efficient operator learning for solving high Mach number fluid flow problems

要約 SciML を使用して不規則な形状上の高マッハ流体の流れの解を予測する問題 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, cs.NA, math.NA, physics.flu-dyn | Data-efficient operator learning for solving high Mach number fluid flow problems はコメントを受け付けていません

Computational Hypergraph Discovery, a Gaussian Process framework for connecting the dots

要約 ほとんどの科学的課題は、関数近似の複雑さの次の 3 つのレベルのいずれかに … 続きを読む

カテゴリー: 15A83, 46E22, 62A09, 62D20, 62H22, 62J02, 65S05, 68R10, 90C35, 94C15, cs.AI, cs.LG, cs.NA, cs.SI, math.NA, stat.ML | Computational Hypergraph Discovery, a Gaussian Process framework for connecting the dots はコメントを受け付けていません