「cs.NA」カテゴリーアーカイブ

Automating the Design of Multigrid Methods with Evolutionary Program Synthesis

投稿日: 2023年12月25日 作成者: jarxiv

要約 最も基本的な自然法則の多くは、偏微分方程式 (PDE) として定式化できま … 続きを読む →

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PhysRFANet: Physics-Guided Neural Network for Real-Time Prediction of Thermal Effect During Radiofrequency Ablation Treatment

投稿日: 2023年12月22日 作成者: jarxiv

要約 高周波アブレーション (RFA) は、固形腫瘍をアブレーションするために広 … 続きを読む →

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Machine learning and domain decomposition methods — a survey

投稿日: 2023年12月22日 作成者: jarxiv

要約 ブラックボックス機械学習手法と、従来の数値手法の経験および多様な応用分野の … 続きを読む →

カテゴリー: 65F10, 65N22, 65N55, 68T05, 68T07, cs.LG, cs.NA, math.NA | Machine learning and domain decomposition methods — a survey はコメントを受け付けていません

Weighted least-squares approximation with determinantal point processes and generalized volume sampling

投稿日: 2023年12月22日 作成者: jarxiv

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 →

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Learned reconstruction methods for inverse problems: sample error estimates

投稿日: 2023年12月22日 作成者: jarxiv

要約 学習ベースのデータ駆動型技術は、最近、逆問題の再構成と正則化の分野で主な関 … 続きを読む →

カテゴリー: 47A52, 47J06, 62F12, 65J22, 68T07, cs.LG, cs.NA, math.NA, stat.ML | Learned reconstruction methods for inverse problems: sample error estimates はコメントを受け付けていません

Towards Efficient Time Stepping for Numerical Shape Correspondence

投稿日: 2023年12月22日 作成者: jarxiv

要約 形状間の対応関係の計算は、形状解析における主要なタスクです。 この目的を達 … 続きを読む →

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Conductivity Imaging from Internal Measurements with Mixed Least-Squares Deep Neural Networks

投稿日: 2023年12月20日 作成者: jarxiv

要約 この研究では、ディープ ニューラル ネットワークを使用して、ドメイン全体に … 続きを読む →

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Gaussian process learning of nonlinear dynamics

投稿日: 2023年12月20日 作成者: jarxiv

要約 科学機械学習における極めて重要なタスクの 1 つは、時系列データから基礎と … 続きを読む →

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Probabilistic Exponential Integrators

投稿日: 2023年12月20日 作成者: jarxiv

要約 確率ソルバーは、動的システムにおけるシミュレーション、不確実性の定量化、お … 続きを読む →

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Finite Element Operator Network for Solving Parametric PDEs

投稿日: 2023年12月20日 作成者: jarxiv

要約 偏微分方程式 (PDE) は、物理学、工学、金融などのさまざまな分野にわた … 続きを読む →

カテゴリー: 65M60, 65N30, 68T20, 68U07, cs.AI, cs.LG, cs.NA, G.1.8, math.NA, physics.comp-ph | Finite Element Operator Network for Solving Parametric PDEs はコメントを受け付けていません