「cs.NA」カテゴリーアーカイブ

Edge-Wise Graph-Instructed Neural Networks

投稿日: 2025年1月9日 作成者: jarxiv

要約 グラフ ノード上のマルチタスク回帰の問題は、最近、メッセージ パッシング … 続きを読む →

カテゴリー: 05C21, 65D15, 68T07, 90C35, cs.AI, cs.LG, cs.NA, math.NA | Edge-Wise Graph-Instructed Neural Networks はコメントを受け付けていません

Leveraging time and parameters for nonlinear model reduction methods

投稿日: 2025年1月8日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、例えば特定の波状問題やトランスポート支配型問題など、コルモゴ … 続きを読む →

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Learning Lipschitz Operators with respect to Gaussian Measures with Near-Optimal Sample Complexity

投稿日: 2025年1月8日 作成者: jarxiv

要約 機械学習のアイデアを使用して無限次元関数空間間のマッピングを近似する演算子 … 続きを読む →

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Quantum Channel Learning

投稿日: 2025年1月6日 作成者: jarxiv

要約 一連の密度行列写像測定値$rho^{(l)} \to \varrho^{( … 続きを読む →

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Analytically Informed Inverse Kinematics Solution at Singularities

投稿日: 2024年12月31日 作成者: jarxiv

要約 シリアル マニピュレータの運動学的特異点の近くでは、逆運動学 (IK) 問 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.NA, cs.RO, math.GR, math.NA, math.RA | Analytically Informed Inverse Kinematics Solution at Singularities はコメントを受け付けていません

Learning Epidemiological Dynamics via the Finite Expression Method

投稿日: 2024年12月31日 作成者: jarxiv

要約 感染症の蔓延をモデル化して予測することは、公衆衛生上の効果的な意思決定に不 … 続きを読む →

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About rectified sigmoid function for enhancing the accuracy of Physics-Informed Neural Networks

投稿日: 2024年12月31日 作成者: jarxiv

要約 この記事では、物理的問題を解決するための 1 つの隠れ層と修正された活性化 … 続きを読む →

カテゴリー: (Primary), 65M99, cs.AI, cs.LG, cs.NA, I.2.1, math.NA, physics.comp-ph | About rectified sigmoid function for enhancing the accuracy of Physics-Informed Neural Networks はコメントを受け付けていません

Physics-Based Dynamic Models Hybridisation Using Physics-Informed Neural Networks

投稿日: 2024年12月25日 作成者: jarxiv

要約 物理ベースの動的モデル (PBDM) は、複雑な動的システムを簡略化して表 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, cs.NA, math.NA, physics.bio-ph | Physics-Based Dynamic Models Hybridisation Using Physics-Informed Neural Networks はコメントを受け付けていません

Residual Multi-Fidelity Neural Network Computing

投稿日: 2024年12月23日 作成者: jarxiv

要約 この研究では、多重忠実度情報を使用してニューラル ネットワーク代理モデルを … 続きを読む →

カテゴリー: 65C30, 65C40, 68T07, cs.LG, cs.NA, math.NA | Residual Multi-Fidelity Neural Network Computing はコメントを受け付けていません

Learning from Linear Algebra: A Graph Neural Network Approach to Preconditioner Design for Conjugate Gradient Solvers

投稿日: 2024年12月20日 作成者: jarxiv

要約 大規模な線形システムは、現代の計算科学と計算工学のいたるところに存在します … 続きを読む →

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