「cs.NA」カテゴリーアーカイブ

Physics-Informed Neural Networks for High-Frequency and Multi-Scale Problems using Transfer Learning

投稿日: 2024年1月8日 作成者: jarxiv

要約 Physics-informed Neural Network (PINN … 続きを読む →

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Robust Physics Informed Neural Networks

投稿日: 2024年1月5日 作成者: jarxiv

要約 偏微分方程式 (PDE) 解を近似するために、物理情報に基づいたニューラル … 続きを読む →

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Generating synthetic data for neural operators

投稿日: 2024年1月5日 作成者: jarxiv

要約 最近の文献には、現在の数値ソルバーでは到達できない偏微分方程式（PDE）の … 続きを読む →

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Approximating Numerical Flux by Fourier Neural Operators for the Hyperbolic Conservation Laws

投稿日: 2024年1月5日 作成者: jarxiv

要約 PDEを数値的に解くための古典的な数値スキームが存在し、最近ではニューラル … 続きを読む →

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Approximating Numerical Flux by Fourier Neural Operators for the Hyperbolic Conservation Laws

投稿日: 2024年1月4日 作成者: jarxiv

要約 PDEを数値的に解くための古典的な数値スキームが存在し、最近ではニューラル … 続きを読む →

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Tensor PCA from basis in tensor space

投稿日: 2024年1月3日 作成者: jarxiv

要約 この論文の目的は、テンソル PCA の数学的枠組みを提示することです。 提 … 続きを読む →

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Operator learning for hyperbolic partial differential equations

投稿日: 2024年1月1日 作成者: jarxiv

要約 入出力トレーニングペアから 2 つの変数の双曲線偏微分方程式 (PDE) … 続きを読む →

カテゴリー: 35L20, 47A58, 65F55, 65M80, cs.LG, cs.NA, math.NA | Operator learning for hyperbolic partial differential equations はコメントを受け付けていません

Learning robust marking policies for adaptive mesh refinement

投稿日: 2023年12月27日 作成者: jarxiv

要約 この作業では、標準の適応有限要素法 (AFEM) で行われるマーキングの決 … 続きを読む →

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Solving PDE-constrained Control Problems Using Operator Learning

投稿日: 2023年12月27日 作成者: jarxiv

要約 複雑な物理システムのモデリングと制御は、現実世界の問題において不可欠です。 … 続きを読む →

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A Mathematical Guide to Operator Learning

投稿日: 2023年12月25日 作成者: jarxiv

要約 演算子学習は、基礎となる力学システムまたは偏微分方程式 (PDE) の特性 … 続きを読む →

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