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Mesh motion in fluid-structure interaction with deep operator networks
要約 深いオペレータネットワークに基づくメッシュモーションモデルが提示されます。 … 続きを読む
Resolution invariant deep operator network for PDEs with complex geometries
要約 ニューラル演算子 (NO) は、関数出力を備えた離散化不変深層学習手法であ … 続きを読む
Efficiently Solving High-Order and Nonlinear ODEs with Rational Fraction Polynomial: the Ratio Net
要約 ニューラル ネットワークを使用した常微分方程式 (ODE) の解法の最近の … 続きを読む
Operator learning without the adjoint
要約 演算子の学習の中心には謎があります。つまり、随伴演算子を調べずにデータから … 続きを読む
Bayesian Optimization with Noise-Free Observations: Improved Regret Bounds via Random Exploration
要約 この論文では、ノイズのない観測によるベイズ最適化を研究します。 クエリ ポ … 続きを読む
Learning Domain-Independent Green’s Function For Elliptic Partial Differential Equations
要約 グリーン関数は偏微分方程式 (PDE) を特徴付け、その解を領域全体に積分 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, cs.NA, math.NA, physics.comp-ph
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Weighted least-squares approximation with determinantal point processes and generalized volume sampling
要約 ランダムな点 $x_1 での関数の評価を使用して、いくつかの特徴マップ $ … 続きを読む
Enhancing Low-Order Discontinuous Galerkin Methods with Neural Ordinary Differential Equations for Compressible Navier–Stokes Equations
要約 長年にわたるコンピューティング能力の向上により、シミュレーションはより複雑 … 続きを読む
PICL: Physics Informed Contrastive Learning for Partial Differential Equations
要約 ニューラル演算子は、偏微分方程式 (PDE) の代理モデルとして最近人気が … 続きを読む
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