「cs.NA」カテゴリーアーカイブ

Guided Diffusion Sampling on Function Spaces with Applications to PDEs

投稿日: 2025年5月23日 作成者: jarxiv

要約 PDEベースの逆問題における条件付きサンプリングのための一般的なフレームワ … 続きを読む →

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Learning by solving differential equations

投稿日: 2025年5月20日 作成者: jarxiv

要約 現代の深い学習アルゴリズムは、主な学習方法として勾配降下のバリエーションを … 続きを読む →

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Pushing the Limits of the Reactive Affine Shaker Algorithm to Higher Dimensions

投稿日: 2025年5月15日 作成者: jarxiv

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 →

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CodePDE: An Inference Framework for LLM-driven PDE Solver Generation

投稿日: 2025年5月14日 作成者: jarxiv

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 →

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Solving Nonlinear PDEs with Sparse Radial Basis Function Networks

投稿日: 2025年5月13日 作成者: jarxiv

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 →

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Automatically Differentiable Model Updating (ADiMU): conventional, hybrid, and neural network material model discovery including history-dependency

投稿日: 2025年5月13日 作成者: jarxiv

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 →

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chebgreen: Learning and Interpolating Continuous Empirical Green’s Functions from Data

投稿日: 2025年5月5日 作成者: jarxiv

要約 本研究では、制御パラメータを持ち、支配偏微分方程式が未知である1次元システ … 続きを読む →

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Generating synthetic data for neural operators

投稿日: 2025年5月5日 作成者: jarxiv

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 →

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Pychop: Emulating Low-Precision Arithmetic in Numerical Methods and Neural Networks

投稿日: 2025年5月2日 作成者: jarxiv

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 →

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Low-rank computation of the posterior mean in Multi-Output Gaussian Processes

投稿日: 2025年5月1日 作成者: jarxiv

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 →

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